Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Korean
Lakeflow 작업를 사용하여 워크로드 배포 과정에서는 Databricks 에코시스템 내에서 통합 오케스트레이션 플랫폼으로 Lakeflow 작업를 사용하여 데이터, 분석 및 AI 워크플로를 오케스트레이션하고 자동화하는 방법을 설명합니다.
- DAG(Directed Acyclic Graphs)를 사용하여 데이터 워크로드를 설계 및 구현하고, 다양한 스케줄링 옵션을 구성하고, 조건부 태스크 실행, 실행-조건부 종속성 및 각 루프와 같은 고급 워크플로 기능을 구현하는 방법을 배웁니다.
- 이 과정에서는 적절한 컴퓨트 선택, 모듈식 오케스트레이션, 오류 처리 기술 및 내결함성 설계 - Databricks Data Intelligence Platform에 기본적으로 통합됨을 통해 강력한 프로덕션 준비 파이프라인을 만들기 위한 모범 사례를 다룹니다.
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⇾ "데이터 엔지니어링을 위한 Databricks 시작하기" 과정을 이수하거나 과정을 완료하거나 Databricks Data Intelligence Platform
⇾ Databricks Workspace 탐색, Apache Spark, Delta Lake, 메달리온 아키텍처 및 Unity Catalog과 같은 주제에 대한 기본 이해에 대한 확실한 이해.
⇾ Python/PySpark 에 대한 지식 - 중급 SQL 쿼리 작성 경험.
Outline
데이터 엔지니어링 소개 Databricks
⇾ 데이터 엔지니어링 Databricks
⇾ Lakeflow 작업이란 무엇입니까?
Lakeflow 작업 코어 구성 요소
⇾ 기초 구성 요소 Lakeflow 작업
⇾ 작업 오케스트레이션
⇾ 다음을 사용하여 작업 만들기 Lakeflow 작업 UI
만들기 및 작업 예약
⇾ 공통 작업 구성 옵션
⇾ 작업 일정 및 트리거
⇾ 스케줄러를 사용하여 워크로드 자동화 및 트리거
고급 레이크플로우 작업 기능
⇾ 조건부 및 반복 작업
⇾ 태스크 실패 처리
⇾ Lakeflow 작업 생산
⇾ 모범 사례
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Aug 07 | 09 AM - 01 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $750.00 |
Sep 04 | 02 PM - 06 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $750.00 |
Oct 02 | 09 AM - 01 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $750.00 |
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