Overzicht

Voor het onderhouden van de gegevenskwaliteit is een aanpak met meerdere lagen vereist waarmee problemen in elke fase van uw gegevenspijplijn worden onderschept. In deze module hebt u de hulpprogramma's verkend die Azure Databricks biedt voor het implementeren van robuuste beperkingen voor gegevenskwaliteit in Unity Catalog, van schemaafdwinging waarmee gegevenstypen automatisch worden gevalideerd naar de verwachtingen van pijplijnen die de kwaliteit in realtime bewaken.

U hebt geleerd hoe het afdwingen van ingebouwde schema's van Delta Lake fungeert als een eerste verdedigingslinie, waarbij schrijfbewerkingen worden geweigerd wanneer gegevenstypen niet veilig kunnen worden gecast. Voor een meer genuanceerde afhandeling van typen kunt u expliciet casten met cast() en try_cast(), waardoor u controle krijgt over hoe discrepanties worden opgelost. CHECK-beperkingen kunnen bedrijfsregels rechtstreeks op uw tabellen afdwingen, waardoor ongeldige gegevens nooit in productie terechtkomen.

Schemadrift is onvermijdelijk bij het werken met veranderende gegevensbronnen. U hebt strategieën voor het afhandelen van deze realiteit verkend: snel mislukken wanneer wijzigingen moeten worden beoordeeld, waardoor de ontwikkeling van schema's automatisch kan worden aangepast of dat u geredde gegevenskolommen gebruikt om onverwachte gegevens voor onderzoek te behouden. Met deze opties kunt u de striktheid met flexibiliteit afwegen op basis van de vereisten van uw pijplijn.

Pipeline expectations in Lakeflow-pijplijnen brengen validatie van gegevenskwaliteit rechtstreeks in uw ETL-logica. U kunt waarschuwen voor schendingen tijdens het verwerken van gegevens, ongeldige records verwijderen om ervoor te zorgen dat de uitvoer wordt opgeschoond of pijplijnen mislukken wanneer er kritieke problemen optreden. De verwachte metrische gegevens die zichtbaar zijn in de gebruikersinterface van de pijplijn bieden doorlopend inzicht in trends in gegevenskwaliteit.

Pas deze technieken stapsgewijs toe in uw data engineering-werkstromen. Begin met het afdwingen van schema's en CHECK-beperkingen voor fundamentele type- en waardevalidatie. Voeg pijplijnverwachtingen toe voor streamingworkloads, waarbij realtime kwaliteitscontrole belangrijk is. Gebruik quarantainepatronen om problematische records te isoleren zonder uw belangrijkste gegevensstromen te blokkeren. Samen maken deze procedures gegevenspijplijnen die uw organisatie kan vertrouwen.