Zacznij terazZacznij za darmo

Po co przechodzić na Lakeflow?

Twój zespół w Global Retail Analytics utrzymuje zadanie Databricks składające się z 3 kroków: pobierania, czyszczenia i agregowania danych sprzedażowych uruchamianego każdej nocy. Starszy inżynier proponuje przepisanie potoku z użyciem wzorca @dlt.table w Lakeflow.

Jaka jest główna zaleta przejścia na Lakeflow w przypadku tego potoku?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie