Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Japanese
このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow宣言型パイプラインを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。 このコースは、Lakeflow 宣言的パイプライン を初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します
取り上げるトピックは次のとおりです:
- SQL を使用した Lakeflow のマルチファイル エディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグ (Python コード例を提供)
- Lakeflow 宣言的パイプライン が パイプライン グラフを通じて パイプライン でデータの依存関係を追跡する方法
- パイプライン コンピュート リソース、データ アセット、トリガー モード、およびその他の詳細オプションの構成
次に、このコースでは、Lakeflow のデータ品質に対する期待値を紹介し、データの整合性を検証および適用するために、期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーに案内します。 次に、学習者は、スケジュール オプション、本番運用モード、パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視するためのパイプライン イベント ログの有効化など、パイプラインを本番運用に配置する方法について説明します
最後に、このコースでは、Lakeflow 宣言型パイプライン内の APPLY CHANGES INTO 構文を使用して変更データキャプチャ (CDC) を実装し、slowly changing dimensions (SCD タイプ 1 および 2) を管理し、ユーザーが CDC を独自のパイプラインに統合する準備をする方法について説明します。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
- - Databricks Data Intelligence Platform、Databricks workspaces、Apache Spark、Delta Lake、メダリオンアーキテクチャ、Unity Catalog.
を含む基本的な理解
- read_files SQL 関数を使用して CSV、JSON、TXT、Parquet などの形式を読み込むなど、生データを Delta テーブルに取り込んだ経験
- 中級レベルのクエリの記述や SQL 結合の基本的な理解など、SQL を使用したデータ変換の習熟度。
Outline
Databricksにおけるデータエンジニアリング入門
⇾ Databricksにおけるデータエンジニアリング
⇾ Lakeflow宣言型パイプラインとは？
⇾ コース設定とパイプラインの作成
⇾ コースプロジェクトの概要
Lakeflow宣言型パイプラインの基礎
⇾ データセットの種類概要
⇾ パイプライン開発の簡素化
⇾ 一般的なパイプライン設定
⇾ シンプルなパイプラインの開発
⇾ 期待値によるデータ品質の確保
Lakeflow宣言型パイプラインの構築
⇾ ストリーミングジョインの概要
⇾ パイプラインの生産環境へのデプロイ
⇾ 変更データキャプチャ（CDC）の概要
⇾ Apply CHANGE INTOを使用した変更データキャプチャ
⇾ 追加機能の概要
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Aug 18 | 09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $750.00 |
Oct 06 | 09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $750.00 |
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