Práticas recomendadas de engenharia de dados

Os artigos a seguir fornecem as práticas recomendadas para a engenharia de dados no Databricks.

• Otimize join desempenho em Databricks
• Modelagem de dados
• Configurar RocksDB armazenamento do estado em Databricks
• Ponto de verificação de estado assíncrono para consultas com estado
• Monitoramento de progresso assíncrono
• Considerações de produção para Transmissão estruturada
• Executar múltiplas consultas de transmissão estructurada no mesmo cluster
• Limpar e validar dados com processamento de lotes ou transmissão
• Observabilidade no Databricks para jobs, Lakeflow pipelines e Lakeflow Connect
• Arquitetura de fan-in e fan-out em LakeFlow Pipelines
• Melhores práticas para LakeFlow Pipelines

Para links para outros artigos de práticas recomendadas, incluindo práticas recomendadas de fluxos de trabalho de desenvolvedor e CI/CD, consulte Práticas recomendadas.