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

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.