数据工程

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在BG视讯上深入研究数据工程

数据摄取 | 数据管理 | ETL | 数据共享 | 数据治理

BG视讯bg视讯娱乐网站平台 提供端到端的数据工程解决方案-摄取, 处理和调度——自动化了在数据湖上直接建立和维护管道和运行ETL工作负载的复杂性,这样数据工程师就可以专注于质量和可靠性,从而获得有价值的见解.

简化数据摄入到你的湖屋

在计划或连续作业中,当新文件到达云存储时,增量地处理它们——不需要管理状态信息. 高效地跟踪新文件(具有扩展到数十亿个文件的能力),而不必在目录中列出它们. 数据库自动从源数据推断模式,并随着数据加载到 三角洲湖 lakehouse.

自动化数据转换和处理

一旦数据进入湖屋, 数据工程师需要将原始数据转换为结构化数据,以便进行分析, 数据科学或机器学习. 使用Delta Live table (DLT)简化数据转换——这是一种构建和管理新鲜数据管道的简单方法, 三角洲湖的高质量数据. DLT通过声明式管道开发简化ETL开发和管理,从而帮助数据工程团队, 提高数据可靠性和云规模的生产操作,以帮助建立湖屋基础.

在你的管道中建立可靠性和质量

数据质量和完整性对于确保湖屋中数据的整体一致性至关重要,从而实现准确和有用的BI, 数据科学和机器学习. 能够通过预定义的错误策略定义和实施数据质量(失败, 下降, 警报或隔离数据)以及验证和完整性检查, 您可以防止不良数据流入表中,并在数据质量错误影响业务之前避免它们. 除了, 您可以随着时间的推移监视数据质量趋势,以了解数据是如何演变的,以及需要在哪里进行更改. 三角洲湖上的这些内置质量控制和模式执行工具为数据工程团队节省了大量的时间和精力,用于错误处理和恢复. 由于BG视讯构建在Apache Spark™之上, 数据工程师能够建立高可靠性和高性能的数据管道,支持大规模生产数据科学.

容易编排管道

使用BG视讯 Jobs来调度DLT管道,以支持带有多个任务的端到端生产就绪管道的自动化全面支持. BG视讯 Jobs包括一个调度器,它允许数据工程师为他们的ETL工作负载指定一个计划时间,并设置通知,告诉他们一个作业是否成功运行.
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与数据科学家和架构师合作

一旦数据被摄取和处理, 数据工程师可以通过让组织中的每个用户实时访问和协作数据来释放数据的价值. 使用访问和使用数据的工具, 共享数据集, 预测, 模型和笔记本, 并确保可靠的单一真相来源, 数据工程师可以更好地确保所有工作负载的一致性和可靠性,并更好地与数据分析师协作, 数据科学家和数据管理员使用数据.

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