Sommario
In questo modulo è stato esaminato il flusso di lavoro completo di progettazione dei dati per la pulizia, la trasformazione e il caricamento dei dati nelle tabelle di Unity Catalog in Azure Databricks. Dalla profilatura iniziale dei dati alle operazioni di caricamento finali, ogni tecnica si basa su quella precedente per offrire dati di alta qualità e ben strutturati pronti per l'analisi.
Si è appreso come la profilatura dei dati usando ANALYZE TABLE e le funzionalità di monitoraggio di Unity Catalog rivelano problemi di qualità dei dati, ad esempio percentuali null, record duplicati e anomalie di distribuzione. È stato illustrato come la selezione dei tipi di dati appropriati influisca sull'efficienza di archiviazione, sulle prestazioni delle query e sull'integrità dei dati, in particolare l'importanza dell'uso DECIMAL per i calcoli finanziari. Hai praticato l'identificazione e la risoluzione di duplicati e valori nulli utilizzando tecniche come le QUALIFY funzioni finestra, dropDuplicates() e i fillna() metodi.
Per la trasformazione dei dati, sono state applicate operazioni di filtro, raggruppamento e aggregazione per modellare i dati per i requisiti analitici. Hai combinato i set di dati usando join per l'unione orizzontale e gli operatori di insieme come UNION, INTERSECT, e EXCEPT per le combinazioni verticali. Le strutture dei dati sono state rimodellate tramite denormalizzazione per migliorare le prestazioni delle interrogazioni, con il pivoting per l'analisi tabulare incrociata e con l'unpivoting per normalizzare set di dati ampi.
Infine, sono state implementate strategie di caricamento che corrispondono agli scenari di dati: INSERT INTO per l'aggiunta di nuovi record, INSERT OVERWRITE per la sostituzione dei dati e MERGE INTO per le operazioni upsert che sincronizzano le modifiche. Quando si creano pipeline di dati, applicare queste tecniche in modo sistematico: profilare innanzitutto per comprendere i dati, ripulire per risolvere i problemi di qualità, trasformare per soddisfare i requisiti analitici e caricare con la strategia appropriata per mantenere l'integrità dei dati nel lakehouse.