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Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、さまざまなソースから Databricks にデータを取り込むためのスケーラブルでシンプルなソリューションである Lakeflow Connect を包括的に紹介します。まず、さまざまなタイプの Lakeflow Connect コネクタ (標準およびマネージド) を探索し、バッチ、増分バッチ、ストリーミング取り込みなど、さまざまなデータ取り込み手法について学習します。また、Delta テーブルとメダリオン アーキテクチャを使用する主な利点についても説明します


次に、Lakeflow Connect 標準コネクタを使用してクラウドオブジェクトストレージからデータを取り込むための実践的なスキルを身に付けます。これには、CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)、COPY INTO、Auto Loader などの方法の操作が含まれ、各アプローチの利点と考慮事項に重点が置かれています。また、Databricks Data Intelligence Platform への取り込み中にブロンズレベルのテーブルにメタデータ列を追加する方法についても説明します。次に、このコースでは、復旧されたデータ列を使用してテーブル スキーマと一致しないレコードを処理する方法と、このデータを管理および分析するための戦略について説明します。また、半構造化された JSON データを取り込んでフラット化するための手法についても説明します


続いて、Lakeflow Connect 管理されたコネクタ を使用してエンタープライズグレードのデータ取り込みを実行し、データベースやサービスとしてのソフトウェア (SaaS) アプリケーションからデータを取り込む方法について説明します。また、このコースでは、パートナー ツールをインジェスト ワークフローに統合するためのオプションとして Partner Connect も紹介しています


最後に、このコースの最後には、MERGE INTO 操作や Databricks Marketplace の活用など、代替の取り込み戦略を紹介し、最新のデータエンジニアリングのユースケースをサポートするための強力な基盤を身に付けます。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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 の基本的な理解。

- さまざまなファイル形式(Parquet、CSV、JSON、TXT など)での作業経験。

- SQL と Python の習熟度。

- Databricks Notebooks でのコードの実行に関する知識。

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 Connectとは何か?

- Delta Lakeのレビュー

- ラボ環境の探索


  • クラウドストレージからのデータ取り込み(LakeFlow Connect標準コネクタを使用)

- クラウドストレージからのデータ取り込みの概要

- 取り込み時にメタデータ列の追加

- 救済データ列の取り扱い

- 半構造化データ(JSON)の取り込み


  • LakeFlow Connect マネージド コネクタを使用したエンタープライズ データ取り込み

- Databricks へのエンタープライズ データ取り込みの概要

- Lakeflow Connect を使用したエンタープライズ データ取り込み


  • 取り込みの代替方法

- Databricks マーケットプレイスを使用したデータ取り込み

- 既存の Delta テーブルへの取り込み

- MERGE INTO を使用したデータ取り込み

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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。

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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