Implementera och hantera begränsningar för datakvalitet med Azure Databricks
Medel
Datatekniker
Azure Databricks
Den här modulen utforskar strategier för att upprätthålla hög datakvalitet i Azure Databricks. Du får lära dig hur du implementerar verifieringskontroller, framtvingar scheman, hanterar schemaavvikelser och använder pipelineförväntningar för att säkerställa dataintegritet i dina datapipelines.
Utbildningsmål
I slutet av den här modulen kommer du att kunna:
- Implementera valideringskontroller för null-, kardinalitets- och intervallbegränsningar
- Implementera datatypskontroller med hjälp av schemaframtvingande och explicit gjutning
- Tvinga schema och hantera schemaavvikelse med hjälp av Auto Loader och Delta Lake
- Hantera datakvalitet med pipelineförväntningar i Lakeflow-pipelines
Förutsättningar
Följande krav bör vara uppfyllda:
- Grundläggande förståelse för Azure Databricks-arbetsytor och Unity Catalog
- Kunskaper om SQL- och datateknikbegrepp