Bonnes pratiques en matière d’ingénierie des données

Les articles suivants fournissent les meilleures pratiques pour l’ingénierie des données dans Azure Databricks.

• Optimiser les performances de jointure dans Azure Databricks
• Modélisation des données
• Configurer un magasin d’état RocksDB sur Azure Databricks
• Réalisation d’un point de contrôle d’état asynchrone pour des requêtes avec état
• Qu’est-ce que le suivi de progression asynchrone ?
• Considérations relatives à la production pour Structured Streaming
• Nettoyer et valider des données avec traitement par lot ou de flux
• Observabilité dans Azure Databricks pour les tâches, pipelines déclaratifs de Lakeflow Spark, et Lakeflow Connect
• Architecture fan-in et fan-out dans les pipelines déclaratifs Lakeflow Spark
• Meilleures pratiques pour les pipelines déclaratifs Spark Lakeflow

Pour obtenir des liens vers d’autres articles sur les meilleures pratiques, notamment les meilleures pratiques de flux de travail CI/CD, consultez les articles sur les meilleures pratiques.