This chapter explores table management in Databricks, focusing on managed vs. unmanaged tables and how they handle storage and lifecycle. You'll learn to create and refresh persistent views and dive into Delta Lake features like ACID transactions, schema enforcement, and time travel for reliable data management. You will also gain a deeper look into the mechanics of data organization and access within Databricks.

Understanding Delta Lake

Data reliability in Delta Lake

Ensuring ACID properties

Managing data in Delta Lake

Optimizing tables

Persistence and scope of tables

Managed vs. Unmanaged Tables

Table showdown

Deleting tables

Creating unmanaged tables

Introduction to Delta Lake

This chapter delves into creating and managing views and temp views in Databricks. You'll explore how persistent views save query logic for reuse across sessions, while temp views are suited for quick, session-specific tasks. The discussion also highlights practical scenarios where each type can enhance efficiency and streamline data handling.

Tabloları oluşturma ve yönetme

Özel depolama doğru kullanılırsa

Tablo depolama

Tabloları taşımak

Seçenekler

Veri Yönetimi

Veri Taşıma

Yönetim mi, taşıma mı?

Büyük Tabloları Yönetmek için En İyi Uygulamalar

Veriyi VACUUM ile temizleme

Görünümler ve Geçici Görünümler

View

Temp View

Kalıcı mı geçici mi?

Görünümlerle çalışma

Usta gibi kalıcı yap

Kısa ömürlü görünümler

Kalıcı görünüm sihri

Working with Tables in Databricks

In the final chapter, you’ll explore how to use Data Explorer to preview, analyze, and secure datasets. The content covers table ownership, responsibilities, and governance best practices. It also dives into managing access rights and securely handling Personally Identifiable Information (PII) with compliance-focused strategies and practical exercises.

Data exploration with Data Explorer

The Data Explorer path

Exploring datasets

Logs and security

Managing access and understanding PII

Protecting PII

Protecting patient names

Managing permissions

Congratulations!

Data Exploration and Security

Databricks becerilerini bir üst seviyeye taşımaya hazır mısın? Bu kursta, sağlam veri yönetimi için ACID işlemler, şema zorlaması ve time travel gibi Delta Lake özelliklerini kullanarak Databricks’te Veri Yönetimi becerilerine hakim olacaksın. İş akışlarını hızlandırmak için tablolar ve geçici görünümler oluşturup yönetmeyi öğreneceksin. Ardından, Databricks’in Data Explorer aracını kullanarak veri kümelerini önizlemeyi, tablo sahipliğini atamayı ve hassas verileri üst düzey güvenlik uygulamalarıyla korumayı keşfedeceksin. İster yeniden kullanılabilir sorgular yazıyor ol, ister Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII) yönetiyor ol, bu kurs verilerini her senaryoda güvenli, erişilebilir ve optimize tutman için uygulamalı egzersizler ve pratik stratejiler sunuyor.

<h2>Delta Lake ile Güçlü Bir Temel Oluşturun</h2>
Bu kurs, Delta Lake ve Databricks'in Data Explorer gibi araçlardan yararlanarak Databricks'te verileri etkili bir şekilde yönetme becerilerini kazandırır. Yönetilen ve yönetilmeyen tablolar gibi temel kavramları ve bunların depolama ve yaşam döngüsünü nasıl yönettiğini keşfedecek, aynı zamanda ACID işlemleri, şema uygulaması ve zaman yolculuğu gibi gelişmiş Delta Lake özelliklerini inceleyeceksiniz. Bu teknikler, veri tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlar ve sağlam veri iş akışları için temel oluşturur.
<h2>Görünümler ve Geçici Görünümlerle İş Akışlarını Optimize Edin</h2>
Ayrıca, veri işlemlerini optimize etmek için görünümler ve geçici görünümler oluşturmayı ve yönetmeyi de öğreneceksiniz. Kalıcı görünümler, sorgu mantığını oturumlar arasında tekrar tekrar kullanmak üzere kaydetmenize olanak tanıyarak iş akışlarını kolaylaştırır ve verimliliği artırır. Öte yandan, geçici görünümler, hızlı ve oturuma özgü görevler için hafif bir çözüm sunar. Pratik örnekler, her birinin veri erişilebilirliğini ve organizasyonunu geliştirmek için nasıl uygulanabileceğini gösterir ve bunları verimli ve esnek çözümler oluşturmak için paha biçilmez araçlar haline getirir.
<h2>Verilerinizi Güvenle Koruyun ve Yönetin</h2>
Son olarak, Databricks'in Data Explorer özelliğini kullanarak veri kümelerini önizleme, analiz etme ve güvenliğini sağlama imkanına sahip olacaksınız. Tablo sahipliğinin atanmasından erişim haklarının yönetilmesine kadar, yönetişimle ilgili en iyi uygulamalar hakkında kapsamlı bir anlayış kazanacaksınız. Uyumluluk odaklı stratejilerle Kişisel Tanımlanabilir Bilgilerin (PII) güvenli bir şekilde işlenmesine özel önem verilmektedir. Uygulamalı alıştırmalarla, güvenli ve optimize edilmiş veri kümelerini korumak için gerekli uzmanlığı geliştirecek ve verilerinizin her durumda erişilebilir, iyi yönetilmiş ve korunmuş olmasını sağlayacaksınız.

Introduction to Databricks

Delta Lake ile Databricks'te ana veri yönetimi: ACID işlemleri, şema uygulama ve gelişmiş güvenlik.

Databricks'te Veri Yönetimi

Delta Lake ile Databricks'te veri yönetimi öğrenin; ACID işlemleri, şema uygulaması ve güvenlik dahil.

Veri Analisti Databricks'te

Command: CREATE DATABASE healthcare_data  
Use Case: İlgili tabloları tek bir ad alanı altında düzenlemek için yeni bir veritabanı oluşturur.  

Command: DROP DATABASE healthcare_data  
Use Case: Var olan bir veritabanını ve ilişkili tüm nesneleri siler. 

Command: ALTER TABLE patients_data SET SCHEMA archived_data  
Use Case: Veriyi ve üst veriyi koruyarak bir tabloyu farklı bir şemaya taşır.  

Command: INSERT INTO archived_data SELECT * FROM healthcare_data.patients_data  
Use Case: Arşivleme amacıyla veriyi bir veritabanından diğerine kopyalar.  

Yönetim mi, taşıma mı?

Databricks'te Veri Yönetimi

Uygulamalı interaktif egzersiz