Bonnes pratiques en Data Engineering

Les articles suivants fournissent les meilleures pratiques pour la Data Engineering dans Databricks.

• Optimisez les performances de jonction dans Databricks.
• Modélisation des données
• Configurer le magasin d'état RocksDB sur Databricks.
• Points de contrôle d'état asynchrones pour les query avec état
• Suivi asynchrone de la progression
• Considérations de production pour Structured Streaming
• Exécutez plusieurs requêtes Structured Streaming sur le même cluster
• Nettoyez et validez les données avec le traitement par batch ou Stream
• Observabilité dans Databricks pour les Jobs, LakeFlow Pipelines et Lakeflow Connect
• Architecture en éventail (fan-in et fan-out) dans les LakeFlow Pipelines
• Bonnes pratiques pour les LakeFlow Pipelines

Pour des liens vers d'autres articles sur les meilleures pratiques, y compris les meilleures pratiques de workflows développeur et CI/CD, consultez la meilleure pratique.