Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Lakeflow ジョブを使用したワークロードのデプロイコースでは、Lakeflow ジョブを Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして使用して、データ、分析、AI workflowsをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

- Directed Acyclic Graphs (DAG) を使用してデータワークロードを設計および実装し、さまざまなスケジュールオプションを構成し、条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能を実装する方法を学習します。

- このコースでは、適切なコンピューティングの選択、モジュラーオーケストレーション、エラー処理技術、フォールトトレラント設計など、すべてがDatabricks Data Intelligence Platformにネイティブに統合された、堅牢で本番環境に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスについて説明します。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

⇾ 「データエンジニアリングのためのDatabricks入門」コースを修了しているか、Databricks Data Intelligence Platform についてしっかりと理解している

⇾ Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, メダリオンアーキテクチャのナビゲートや Unity Catalog などのトピックに関する基本的な理解を持っている

⇾ Python/PySpark に精通している

⇾ 中級レベルのSQLクエリを作成した経験がある。

Outline

データエンジニアリング入門 Databricks

⇾ データエンジニアリング Databricks

⇾ Lakeflow ジョブとは何ですか?

Lakeflow ジョブズコアコンポーネント

⇾ 構成要素 Lakeflow ジョブ

⇾ タスクのオーケストレーション

⇾ ジョブの作成Lakeflow ジョブ UI

作成とジョブのスケジューリング

⇾ 共通タスク構成オプション

⇾ ジョブ・スケジュールとトリガー

⇾ スケジューラによるワークロードの自動化トリガー

高度なLakeflow ジョブの機能

⇾ 条件付きタスクと反復タスク

⇾ タスクの失敗の処理

⇾ Lakeflow ジョブ本番

⇾ ベストプラクティス

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Upcoming Public Classes

Apache Spark Developer

Developing Applications with Apache Spark™ - Japanese

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。

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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。

Data Warehousing with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksのデータウェアハウジング機能を探索したいデータ専門家向けに設計されています。 Databricksに関する予備知識がないと仮定して、最新のクラウドベースのデータウェアハウジングソリューションとしてDatabricksを活用する方法を紹介します。学習者は、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、Databricks Data Intelligence Platform を使用してデータを効率的に取り込み、変換、管理、分析する方法を探ります。学習者は、自然言語クエリによるデータ探索を簡素化する革新的な Databricks 機能である Genie についても学習します。このコースを修了すると、受講者は Databricks を使用してデータウェアハウスを実装および最適化するための基本的なスキルを身に付けることができます。

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