Build Data Pipelines with Delta Live Tables - Korean
이 과정에서는 Spark SQL 및 Python에서 Delta Live Tables(DLT)를 사용하여 레이크하우스의 여러 테이블을 통해 데이터를 점진적으로 수집하고 처리하는 데이터 파이프라인을 정의하고 예약하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 DLT를 시작하는 방법, DLT가 데이터 파이프라인에서 데이터 종속성을 추적하는 방법, Delta Live Tables UI를 사용하여 데이터 파이프라인을 구성 및 실행하는 방법, Python 또는 Spark SQL을 사용하여 데이터를 수집하고 처리하는 데이터 파이프라인을 정의하는 방법을 다룹니다. Auto Loader 및 DLT를 사용하는 레이크하우스의 여러 테이블, APPLY CHANGES INTO 구문을 사용하여 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 처리하는 방법, 파이프라인에서 생성된 이벤트 로그 및 데이터 아티팩트를 검토하고 DLT 구문 문제를 해결하는 방법을 다룹니다.
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- 기본 클라우드 개념(가상 머신, 개체 스토리지, ID 관리)에 대한 초보자 수준의 친숙함
- 기본 코드 개발 작업 수행 능력(컴퓨팅 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, git에서 저장소 가져오기 등)
- 기본 SQL 개념(CREATE, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, WHILE, GROUP BY, JOIN 등)에 대한 중급 지식
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Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Jan 07 | 09 AM - 01 PM (Asia/Seoul) | Korean | $750.00 |
Feb 19 | 09 AM - 01 PM (Asia/Seoul) | Korean | $750.00 |
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