Implementieren und Verwalten von Datenqualitätseinschränkungen mit Azure Databricks
Fortgeschrittene Anfänger
Technische Fachkraft für Daten
Azure Databricks
In diesem Modul werden Strategien zur Aufrechterhaltung der hohen Datenqualität in Azure Databricks untersucht. Sie erfahren, wie Sie Validierungsprüfungen implementieren, Schemas erzwingen, Schemaabweichungen verwalten und Pipelineerwartungen verwenden, um die Datenintegrität in allen Datenpipelines sicherzustellen.
Lernziele
Am Ende dieses Moduls können Sie:
- Führen Sie Überprüfungen auf Nullbarkeit, Kardinalität und Bereichseinschränkungen durch
- Umsetzung von Datentypüberprüfungen mithilfe von Durchsetzung der Schemarichtlinien und expliziten Typumwandlung
- Erzwingen von Schemata und Verwalten von Schemaabweichungen mithilfe von Auto Loader und Delta Lake
- Verwalten der Datenqualität mithilfe von Pipelineerwartungen in Lakeflow-Pipelines
Voraussetzungen
Die folgenden Voraussetzungen sollten erfüllt werden:
- Grundlegendes Verständnis von Azure Databricks-Arbeitsbereichen und Unity-Katalog
- Vertrautheit mit SQL- und Datentechnikkonzepten