到 Z：现代数据管道的最佳实践
Posted: Thu Jan 23, 2025 8:45 am
Databricks 中的数据转换和自动化
数据采集完成后，您可以使用 Databricks 笔记本进行转换。这些笔记本支持 Python 和 Scala 等编程语言，允许您编写和执行转换逻辑，同时利用 Databricks 的可扩展计算能力。为了高效存储和处理原始数据，Delta Lake 是一个绝佳的选择。
为了保持数据质量并简化工作流程，Delta Live Tables等工具可以自动检查并优化流程。您还可以使用Databricks Workflows来安排和监控 ETL 任务。这些工作流程支持 ETL 和 ELT 方法，让您可以灵活地构建管道。
Databricks 中 ETL 工作流的高级功能
Databricks 提供旨在提升 ETL 管道的工具，使其更加自动化和可靠地处理复杂的数据过程。
使用 Delta 实时表
Delta Live Tables (DLT) 通过自动执行数据编排、跟踪数据沿袭和维护数据质量等任务，使 ETL 开发变得更加容易。它具有内置验证、架构版本控制以及对批处理和流式工作负载的支持等功能。无论您使用的是 SQL 还是 Python，DLT 都可以帮助您构建高效的管道，同时为您处理执行、监控和维护。这使团队可以专注于制定业务逻辑，而不必担心运营细节。
Databricks LakeFlow 简介
Databricks LakeFlow 通过将批处理和流式工作流 立陶宛电话数据 整合到统一系统中来简化数据管道的管理。它包括用于跟踪更新、实时数据传输和内置监控等工具，以减少运营挑战，同时确保数据保持一致。
例如，Insulet使用 Databricks 来改进其数据集成流程。通过利用 LakeFlow 的实时功能和Salesforce连接器，他们将数据延迟从几天缩短到几分钟。CDC 技术还支持从运营数据库无缝更新数据，使其成为需要实时处理的企业的绝佳选择。
使用 Databricks 进行 ETL 的最佳实践
使用 Databricks 处理大型数据集
Databricks 具有自动扩展和工作负载优化功能，能够高效处理海量数据集。这些工具会根据工作负载自动调整计算资源，确保强大的性能和成本控制。
对于大规模 ETL 任务，使用正确的实例类型配置自动扩展集群非常重要。这有助于优化资源的使用方式并控制成本。Auto Loader和Delta Lake等工具对于管理扩展挑战并保持性能稳定特别有用。
随着数据量的增长，对实时洞察的需求对于保持竞争力变得越来越重要。
数据采集完成后，您可以使用 Databricks 笔记本进行转换。这些笔记本支持 Python 和 Scala 等编程语言，允许您编写和执行转换逻辑，同时利用 Databricks 的可扩展计算能力。为了高效存储和处理原始数据，Delta Lake 是一个绝佳的选择。
为了保持数据质量并简化工作流程，Delta Live Tables等工具可以自动检查并优化流程。您还可以使用Databricks Workflows来安排和监控 ETL 任务。这些工作流程支持 ETL 和 ELT 方法，让您可以灵活地构建管道。
Databricks 中 ETL 工作流的高级功能
Databricks 提供旨在提升 ETL 管道的工具，使其更加自动化和可靠地处理复杂的数据过程。
使用 Delta 实时表
Delta Live Tables (DLT) 通过自动执行数据编排、跟踪数据沿袭和维护数据质量等任务，使 ETL 开发变得更加容易。它具有内置验证、架构版本控制以及对批处理和流式工作负载的支持等功能。无论您使用的是 SQL 还是 Python，DLT 都可以帮助您构建高效的管道，同时为您处理执行、监控和维护。这使团队可以专注于制定业务逻辑，而不必担心运营细节。
Databricks LakeFlow 简介
Databricks LakeFlow 通过将批处理和流式工作流 立陶宛电话数据 整合到统一系统中来简化数据管道的管理。它包括用于跟踪更新、实时数据传输和内置监控等工具，以减少运营挑战，同时确保数据保持一致。
例如，Insulet使用 Databricks 来改进其数据集成流程。通过利用 LakeFlow 的实时功能和Salesforce连接器，他们将数据延迟从几天缩短到几分钟。CDC 技术还支持从运营数据库无缝更新数据，使其成为需要实时处理的企业的绝佳选择。
使用 Databricks 进行 ETL 的最佳实践
使用 Databricks 处理大型数据集
Databricks 具有自动扩展和工作负载优化功能，能够高效处理海量数据集。这些工具会根据工作负载自动调整计算资源，确保强大的性能和成本控制。
对于大规模 ETL 任务，使用正确的实例类型配置自动扩展集群非常重要。这有助于优化资源的使用方式并控制成本。Auto Loader和Delta Lake等工具对于管理扩展挑战并保持性能稳定特别有用。
随着数据量的增长，对实时洞察的需求对于保持竞争力变得越来越重要。