Traitement en temps réel
Delta Live Tables (DLT) intégré à Azure Databricks fournit une infrastructure permettant de créer et de gérer des pipelines de traitement de données en temps réel et de simplifier la gestion des pipelines de données complexes. DLT réduit la complexité et la surcharge opérationnelle associées au traitement de données en temps réel en automatisant une grande partie de la gestion du pipeline de données, ce qui facilite la découverte d’insights et la réponse aux données en temps réel. Azure Databricks prend en charge un large éventail d’interfaces d’ingestion de données, ce qui facilite la capture et le traitement immédiat des données de diffusion en continu. La puissance de DLT réside dans sa capacité à gérer automatiquement la journalisation des erreurs, les nouvelles tentatives et les mises à jour, ce qui permet de maintenir l’intégrité des données. DLT vous permet de surveiller les performances et l’intégrité de vos pipelines via l’espace de travail Databricks, ce qui permet la gestion proactive et l’optimisation de vos opérations de données en temps réel.
Configuration de DLT pour le traitement de données en temps réel
La configuration de DLT pour le traitement de données en temps réel implique les éléments suivants :
- Création de pipelines DLT
- Intégration avec des sources de données
- Implémentation des transformations de données
- Surveillance et gestion de l’intégrité des pipelines
Créer des pipelines DLT
Créez des pipelines Delta Live Tables dans votre espace de travail Azure Databricks. Ces pipelines vous permettent de définir vos transformations de données à l’aide de Python ou SQL. Vous pouvez spécifier des données sources, une logique de transformation et des cibles de sortie. Une fois votre pipeline configuré, DLT le gère automatiquement.
Intégrer à des sources de données
Après avoir créé un pipeline DLT, connectez-vous à des sources de données en temps réel, telles que des hubs d’événements ou des appareils IoT. Azure Databricks prend en charge différents connecteurs qui facilitent l’ingestion de données de diffusion en continu.
Implémenter les transformations de données
Après avoir intégré votre pipeline à des sources de données, configurez Delta Live Tables pour appliquer la logique de transformation sur les données de diffusion en continu. DLT gère automatiquement les dépendances et la gestion des erreurs, et met à jour vers des tables en aval en fonction de votre logique de transformation.
Surveiller et gérer l’intégrité des pipelines
La dernière étape de la configuration de DLT pour le traitement de données en temps réel consiste à surveiller et à gérer l’intégrité des pipelines. Vous pouvez utiliser les fonctionnalités de surveillance intégrées de DLT pour suivre l’intégrité et les performances de vos pipelines. Les ajustements apportés à la mise à l’échelle, à la résolution des problèmes et à l’optimisation des performances peuvent être gérés directement à partir de l’interface Databricks.