Datenmodellierung und -aufnahme mit Azure Databricks

Der Übergang zu einer modernen Lakehouse-Architektur erfordert ein solides Verständnis der Strukturierung, Speicherung und Verwaltung von Daten. Dieser umfassende schriftliche Kurs führt Sie durch die Grundprinzipien der Datenmodellierung in Azure Databricks und hilft Ihnen, leistungsstarke Datenplattformen zu erstellen. Sie werden vom Verständnis grundlegender Data Lakehouse-Konzepte zum Entwurf effizienter Speicherstrukturen vorankommen. Durch das Lesen von klaren Erklärungen und praktischen Codebeispielen lernen Sie, wie Sie die Abfrageleistung optimieren, Datenschemata verwalten und eine robuste Datenverwaltung sicherstellen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie die Grundlagen der Lakehouse-Architektur, der Delta Lake-Tabellen und der Unity Catalog-Governance. 2. Entwerfen Sie effiziente Tabellenstrukturen mit Partitionierung, Liquid Clustering und Indizierungsstrategien. 3. Implementieren Sie Datenaufnahmemuster, um Batch- und Streaming-Daten reibungslos zu laden. 4. Verwalten Sie langsam ändernde Dimensionen, um Änderungen an historischen Daten im Laufe der Zeit zu verfolgen. 5. Wenden Sie Datenoptimierungstechniken wie Dateikomprimierung und Z-Order für schnellere Abfragen an. 6. Konfigurieren Sie Sicherheits- und Zugriffskontrollen mithilfe moderner Daten-Governance-Verfahren. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den strukturellen Grundlagen moderner Data Lakes. Anschließend werden Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Schemadesign, zur Leistungsoptimierung und zum Datenlebenszyklusmanagement durchgehen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenbankadministratoren und Analysten, die auf moderne Cloud-Datenplattformen umsteigen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Databricks erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit SQL-Konzepten ist hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der Cloud-Datenmodellierung zu erlernen und schnellere, zuverlässigere Datenpipelines zu erstellen.