Resumo

Você aprendeu a projetar e implementar estratégias de modelagem de dados que formam a base de uma lakehouse bem arquitetada do Azure Databricks. Começando com o design lógico de ingestão, você explorou como corresponder tipos de extração aos recursos do sistema de origem e aos requisitos de latência. Você avaliou as ferramentas de ingestão do Lakeflow Connect para conectores gerenciados para o Carregador Automático para streaming baseado em arquivo e selecionou a ferramenta certa para cada cenário.

A seleção de formato de tabela entre Delta Lake e Apache Iceberg depende de seus requisitos: Delta Lake para integração profunda do Azure Databricks e Apache Iceberg quando a compatibilidade entre plataformas é essencial. Você criou esquemas de particionamento que permitem a remoção de partição para tabelas que excedem 1 TB. Os tipos de dimensão de alteração lenta fornecem as ferramentas para manter a precisão histórica em que os requisitos de negócios exigem isso.

As decisões de granularidade estabelecem flexibilidade analítica. Começando com granularidade atômica preserva o máximo de detalhes, enquanto as tabelas agregadas otimizam padrões de consulta comuns. O clustering do Liquid organiza dados para ignorar dados de forma eficiente, e as tabelas administradas simplificam as operações por meio da otimização preditiva.

Aplique esses conceitos avaliando os pipelines de dados atuais em relação às estruturas de decisão apresentadas. Comece com uma tabela que se beneficiaria de clustering aprimorado, mediria o desempenho antes e depois e expandiria suas otimizações com base nos resultados.