Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Korean
Deploy Workloads with Lakeflow Jobs 과정에서는 Databricks 에코시스템 내에서 통합 오케스트레이션 플랫폼으로서 Lakeflow Jobs를 사용하여 데이터, 분석 및 AI 워크플로를 오케스트레이션하고 자동화하는 방법을 학습합니다.
• 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 데이터 워크로드를 설계 및 구현하고, 다양한 스케줄링 옵션을 구성하며, 조건부 태스크 실행, 실행 조건 의존성, for each 루프와 같은 고급 워크플로 기능을 구현하는 방법을 학습합니다.
• 본 과정에서는 적절한 compute 선택, 모듈식 오케스트레이션, 오류 처리 기법, 내결함성 설계를 통해 견고하고 생산 준비가 완료된 파이프라인을 생성하기 위한 모범 사례를 다루며, 이 모든 것이 Databricks Data Intelligence Platform 내에 기본적으로 통합되어 있습니다.
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• Databricks Workspace 탐색, Apache Spark, Delta Lake, 메달리온 아키텍처, Unity Catalog 등의 주제에 대한 기본적인 이해
• Python/PySpark에 대한 친숙함
• 중급 수준의 SQL 쿼리 작성 경험
Outline
• 강의 - Databricks의 데이터 엔지니어링 소개
• 강의 - Lakeflow Jobs 핵심 구성 요소
• 강의 - 과정 프로젝트 개요
• 데모 - Lakeflow Jobs UI를 사용하여 작업 만들기
• Lab - 첫 번째 작업 만들기
• 강 - 작업 생성 및 스케줄링
• 데모 - 스케줄링 및 트리거를 활용한 워크로드 자동화
• 강의 - 조건부 및 반복 태스크
• 데모 - 고급 태스크를 활용한 동적 워크로드 구축
• 실습 - If-Else 태스크 추가 및 작업 자동화
• 강 - 태스크 실패 처리 및 작업 성능 모니터링
• 데모 - 모니터링 및 태스크 복구
• 강 - 생산 환경에서의 Lakeflow Jobs 및 모범 사례
• 요약 및 다음 단계
• BONUS LAB - 모듈형 오케스트 레이션
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