Databricks Streaming and Delta Live Tables - Korean
이 과정에서는 계산 모델, 스트리밍 읽기를 위한 구성, 스트리밍 환경에서의 데이터 품질 유지 등 Spark Structured Streaming 및 Delta Lake에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
참고: 이 과정은 'Databricks을 사용한 고급 데이터 엔지니어링' 과정 시리즈의 일부입니다.
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- 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다.
Databricks Data Engineering & Data Science Workspace를 사용하여 기본적인 코드 개발 작업을 수행할 수 있는 능력(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 연산 사용, Git에서 리포지토리 가져오기 등)
중급 수준의 PySpark 프로그래밍 경험
다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출
정제된 데이터에 다수의 일반적인 변환 적용
고급 내장 기능을 사용하여 복잡한 데이터의 구조 변경 및 조작
Delta Lake를 사용한 중급 프로그래밍 경험(테이블 생성, 전체 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)
Delta Live Tables(DLT) UI를 사용한 초급 수준의 데이터 파이프라인 구성 및 스케줄링 경험
PySpark를 사용한 초급 수준의 Delta Live Tables 파이프라인 정의 경험
Auto Loader 및 PySpark 구문을 사용하여 데이터 수집 및 처리
APPLY CHANGES INTO 구문으로 CDC(Change Data Capture) 피드 처리
파이프라인 이벤트 로그 및 결과를 검토하여 DLT 구문 문제 해결
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