Resumen
En este módulo, ha explorado el conjunto completo de técnicas de ingesta de datos disponibles en Azure Databricks para cargar datos en el catálogo de Unity. Desde conectores administrados hasta código de cuaderno personalizado, desde comandos SQL declarativos hasta streaming en tiempo real, cada enfoque aborda patrones de datos específicos y requisitos de la organización.
Aprendió cómo Lakeflow Connect simplifica la ingesta desde fuentes empresariales al proporcionar conectores administrados con captura de datos de cambios integrada y compatibilidad con SCD. Exploró la ingesta basada en notebook usando DataFrames y la API Spark Structured Streaming para tener control total sobre su lógica de ingesta. Ha descubierto cómo los comandos SQL como COPY INTO y CREATE TABLE AS SELECT proporcionan opciones declarativas para cargas por lotes basadas en archivos con seguimiento automático.
Para el procesamiento incremental, implementó flujos CDC con la API de AUTO CDC, para aplicar de forma eficaz inserciones, actualizaciones y eliminaciones a las tablas de destino. Ha configurado Spark Structured Streaming para procesar eventos de Kafka y Event Hubs en tiempo real con garantías de procesamiento único. Configura Auto Loader para detectar e ingerir automáticamente nuevos archivos con capacidades de inferencia y evolución de esquemas. Por último, ha usado Lakeflow pipelines para organizar flujos de trabajo de ingesta de un extremo a otro con orquestación automática y control de errores.
A medida que compila canalizaciones de datos para su organización, tenga en cuenta qué método de ingesta coincide mejor con las características de cada sistema de origen. Use conectores administrados cuando estén disponibles para orígenes empresariales comunes. Elija cuadernos para transformaciones complejas o orígenes que requieran lógica personalizada. Aplique Auto Loader para el streaming basado en archivos con control automático de esquemas. Coordina tus flujos de ingesta con las canalizaciones de Lakeflow para beneficiarte de las características de fiabilidad integradas. Con estas técnicas, puede crear canalizaciones de ingesta robustas que ofrezcan datos de alta calidad a su lakehouse de forma eficaz y confiable.