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Build Data Pipelines with Lakeflow Spark 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 Spark Declarative Pipelines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 Spark Declarative Pipelines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Spark Declarative PipelinesにおけるマルチファイルエディタによるETLパイプラインの開発とデバッグ(Pythonコード例付き)

- Spark Declarative Pipelinesがパイプライングラフを通じてパイプライン内のデータ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、本コースではSpark Declarative Pipelinesにおけるデータ品質の期待値について紹介し、データ整合性を検証・強制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ガイドします。学習者はその後、スケジューリングオプションを含むパイプラインの本番環境への導入方法、およびパイプラインのパフォーマンスと健全性を監視するためのイベントログ記録の有効化方法について探求します。


最後に、本コースではSpark Declarative Pipelines内でAUTO CDC INTO構文を用いてチェンジデータキャプチャ(CDC)を実装し、slowly changing dimensions(SCDタイプ1およびタイプ2)を管理する方法を解説します。これにより、ユーザーはCDCを自身のパイプラインに統合する準備が整います。

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
 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

 Delta tableへの生データの取り込みを体験し、read_files SQL関数を使用してCSV、JSON、TXT、Parquetなどの形式を読み込む方法を含みます。

 SQLを用いたデータ変換の熟練度(中級レベルのクエリ作成を含む)およびSQL結合の基本的な理解。

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
Apr 15
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

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Apache Spark Developer

Apache Spark™ Programming with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使ったApache Sparkプログラミングを学ぶための適切な入口となります。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール(4時間)について説明します。

Introduction to Apache Spark

この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。 実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。 

Developing Applications with Apache Spark

このハンズオンコースでは、Apache Spark を使用したスケーラブルなデータ処理を習得します。 Spark の DataFrame API を使用して、効率的な ETL パイプラインを構築し、高度な分析を実行し、分散データ変換を最適化する方法を学びます。 グループ化、集計、結合、集合演算、ウィンドウ関数について調べます。 配列、マップ、構造体などの複雑なデータ型を操作しながら、パフォーマンス最適化のベストプラクティスを適用します。

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

このコースでは、Apache Spark を使用したストリーム処理と解析の基本について学習します。 ストリーム処理の基礎をしっかりと理解し、Spark 構造化ストリーミング API を使用してアプリケーションを開発します。 ストリーム集約やウィンドウ分析などの高度な手法を探索して、リアルタイム データを効率的に処理します。 このコースでは、動的データ環境向けにスケーラブルでフォールトトレラントなストリーミングアプリケーションを作成するスキルを身に付けます。

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.