🔥 Databricks, сессия 16: Объяснение Delta Lake CDF и CDC, Change Data Feed

Объяснение функций CDF и CDC в Delta Lake 🔥 | Изменение потока данных, захват изменений данных и конвейеры обработки данных в реальном времени | Сессия 16 CDF против CDC: в чем разница? 🚀 | Конвейеры обработки данных в реальном времени и инкрементальные конвейеры обработки данных в Delta Lake | Сессия 16 Учебное пособие по CDF и CDC в Delta Lake | Изменение потока данных, CDC, INSERT/UPDATE/DELETE и потоковая обработка | Сессия 16 Databricks Добро пожаловать на Сессию 16 Databricks 🚀 — Возможности CDF и CDC в Delta Lake В этой сессии мы подробно рассмотрим изменение потока данных (CDF) и захват изменений данных (CDC) — две важные концепции для построения инкрементальных, почти в реальном времени и в реальном времени конвейеров обработки данных с использованием Delta Lake. Мы разберемся в различиях между CDF и CDC, как фиксируются изменения, такие как INSERT, UPDATE и DELETE, и как эти изменения могут передаваться через современную архитектуру Delta Lake. 🔥 Что вы узнаете 1️⃣ Что такое Delta Lake CDF? Понимание механизма Change Data Feed (CDF) и того, как он фиксирует изменения на уровне строк, внесенные в таблицу Delta. Вы узнаете о: ✅ Вставке изменений ✅ Обновлении изменений ✅ Удалении изменений ✅ Изменениях версий ✅ Временных метках фиксации ✅ Образах «до/после» ✅ Инкрементальной обработке ✅ Пакетной и потоковой обработке 🎯 Примеры использования в реальных условиях CDF и CDC особенно полезны для: 🔹 Инкрементального ETL/ELT 🔹 Аналитики в реальном времени 🔹 Синхронизации данных 🔹 Репликации баз данных 🔹 Требованиях к аудиту 🔹 Медленно изменяющихся измерениях 🔹 Конвейерах дельта-обновлений 🔹 Архитектурах, управляемых событиями 🔹 Синхронизации хранилищ данных 🔹 Перемещении оперативных данных в аналитические 🚀 Серия обучающих материалов Databricks Сессия 1: Введение в Databricks Сессия 2: Основы проектирования данных – Часть 1 Сессия 3: Основы инженерии данных – Часть 2 Сессия 4: Рабочее пространство Databricks и каталог Unity Сессия 5: Файловая система DBUtils и архитектура Medallion Сессия 6: Почему Spark? История и архитектура Spark Сессия 7: API чтения и записи Spark + DataFrames Сессия 8: Преобразования PySpark – узкие и широкие Сессия 9: Преобразования DataFrame в PySpark – Часть 1 Сессия 10: Преобразования DataFrame в PySpark – Часть 2 Сессия 11: DataFrames в PySpark + объединения Spark SQL и оконные функции Сессия 12: DataFrame в PySpark и функции Spark SQL Сессия 13: API записи PySpark + формат Delta и возможности Delta Lake Сессия 14: Внутреннее устройство Delta Lake Сессия 15: Оптимизация производительности Delta Lake Сессия 16: Возможности CDF и CDC в Delta Lake 🚀 🔜 Далее 🔥 Объединение данных в Delta Lake 🔥 Инкрементальные данные Обработка 🔥 SCD типа 1 и типа 2 🔥 Проекты CDC + Delta Lake 🔥 Расширенная оптимизация Spark 🔥 Рабочие процессы Databricks 🔥 Архитектура проектирования данных для производства 🔥 Реальные проекты Databricks 👨‍💻 Кому стоит посмотреть? Эта сессия полезна для: 🔹 Инженеров данных 🔹 Инженеров Databricks 🔹 Разработчиков PySpark 🔹 Инженеров данных Azure 🔹 Инженеров облачных данных 🔹 Инженеров больших данных 🔹 Архитекторов данных 🔹 Специалистов по анализу данных 🔹 Кандидатов на собеседование в Databricks Освойте изменения. Обрабатывайте только то, что важно. Создавайте масштабируемые конвейеры обработки данных в реальном времени. 🚀 #Databricks #DeltaLake #CDF #CDC #ChangeDataFeed #ChangeDataCapture #PySpark #ApacheSpark #DataEngineering #DatabricksTutorial #AzureDatabricks #RealTimeAnalytics #IncrementalLoad #Streaming #Lakehouse #DataEngineer #SparkStreaming #DatabricksTraining