Databricks Streaming and Lakeflow Declarative Pipelines - Korean
이 과정에서는 계산 모델, 스트리밍 읽기를 위한 구성, 스트리밍 환경에서의 데이터 품질 유지 관리 등 Spark Structured Streaming 및 Delta Lake에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
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- - Databricks 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 작업 영역을 사용하여 기본 코드 개발 작업 수행 능력(클러스터 생성, Notebooks에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, Git에서 Repos 가져오기 등)
- PySpark
중급 프로그래밍 경험- 다양한 파일 형식 및 데이터 소스
에서 데이터 추출- 정제된 데이터를
위해 여러 가지 일반적인 변환 적용- 고급 내장 기능을
사용하여 복잡한 데이터 재구성 및 조작- Delta Lake 중급 프로그래밍 경험 (테이블 생성, 전체 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)
Lakeflow Declarative Pipelines UI
를 사용하여 데이터 파이프라인 구성 및 예약에 대한 초급 경험 - PySpark
구문을 사용하여 Lakeflow Declarative Pipelines 정의에 대한 초급 경험 - Auto Loader 및 PySpark 구문
을 사용하여 데이터 수집 및 처리 - APPLY CHANGES INTO 구문
을 사용하여 변경 데이터 캡처 피드 처리 - 파이프라인 이벤트 로그 및 결과를 검토하여 선언적 Pipeline 구문 문제 해결
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