Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse

4.7

بر اساس نظر کاربران

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین


Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse

تحلیل معماری داده، توسعه Lakehouse

کتاب Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse راهنمایی جامع برای طراحی و ساخت سامانه‌های مدرن داده در معماری Lakehouse ارائه می‌دهد.

خلاصه تحلیلی کتاب

کتاب Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse یک منبع علمی و کاربردی است که به صورت جامع به بررسی رویکردهای نوین در توسعه سیستم‌های داده و استفاده از معماری Lakehouse می‌پردازد. این معماری ترکیبی پیشرفته، امکان ادغام قابلیت‌های Data Lake و Data Warehouse را در یک زیرساخت واحد فراهم می‌آورد و چالش‌های مدیریت، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های کلان را کاهش می‌دهد. با تکیه بر پلتفرم Databricks، کتاب به خواننده نشان می‌دهد چگونه می‌توان از انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری این فناوری برای ایجاد برنامه‌های داده‌ای پیچیده بهره برد.

این اثر، علاوه بر توضیح مفاهیم بنیادین، به بررسی سناریوهای عملیاتی و راهکارهای طراحی پایدار برای پروژه‌های داده‌ای می‌پردازد. نویسنده با رویکردی گام‌به‌گام، مسیر حرکت از ایده تا پیاده‌سازی سامانه را ترسیم کرده و به نکات جزئی در حوزه توسعه Pipelineها، مدیریت پردازش‌های Stream و Batch، و استفاده از قابلیت‌های Machine Learning در محیط Lakehouse اشاره می‌کند.

نکات کلیدی و کاربردی

در این کتاب، علاوه بر معرفی اصول کار با Databricks و Lakehouse، مجموعه‌ای از نکات عملی برای پیاده‌سازی مؤثر پروژه‌های داده‌ای ارائه شده است. این نکات شامل روش‌های بهینه‌سازی Queryها، مدیریت Metadata، امنیت داده‌ها و Design Patternهای رایج برای ایجاد معماری پایدار می‌شود.

یکی از مزیت‌های عمده این منبع، بیان راهکارهای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها، و همزمان افزایش کارایی سامانه است. همچنین توضیحاتی درباره چگونگی تلفیق Streaming Data با Batch Processing و بهره‌گیری از قابلیت‌های Auto Scaling محیط Databricks برای پاسخ‌گویی به نیازهای متغیر کسب‌وکار ارائه شده است.

نقل‌قول‌های ماندگار

برخی از جملات و برداشت‌ها در این کتاب به گونه‌ای هستند که قابلیت ماندگاری در ذهن خواننده دارند و در پروژه‌های واقعی می‌توانند الهام‌بخش باشند. این نقل‌قول‌ها نشان‌دهنده فلسفه طراحی معماری داده و اهمیت بینش عمیق نسبت به متدولوژی‌های نوین هستند.

در ادامه، نمونه‌هایی از این گفته‌ها را می‌خوانید:

«یک معماری داده موفق، پلی میان نوآوری و پایداری است.» نامشخص
«Lakehouse نه تنها داده‌ها را ذخیره می‌کند، بلکه مسیر تصمیم‌سازی هوشمند را هموار می‌سازد.» نامشخص

چرا این کتاب اهمیت دارد

اهمیت کتاب Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse در آن است که یکی از معدود منابع تخصصی در حوزه ترکیب فناوری‌های Lakehouse و Databricks محسوب می‌شود. بسیاری از متخصصان داده، با چالش ادغام داده‌های ساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته در یک محیط هماهنگ روبه‌رو هستند؛ این کتاب راه‌حل‌های علمی و آزموده‌شده‌ای را برای این مسئله ارائه می‌دهد.

با توجه به رشد بی‌سابقه داده‌های کلان و نیاز سازمان‌ها به استفاده مؤثر از منابع اطلاعاتی، این اثر به‌عنوان یک راهنمای عملی، مسیر دستیابی به معماری پایدار و انعطاف‌پذیر را می‌آموزد. علاوه بر این، ترکیب محتوای آموزشی و مثال‌های واقعی، کتاب را برای طیف وسیعی از مخاطبان—including پژوهشگران، مهندسان داده، و مدیران فناوری اطلاعات—ارزشمند ساخته است.

نتیجه‌گیری الهام‌بخش

در نهایت، کتاب Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse نه تنها یک منبع آموزشی، بلکه یک نقشه راه برای تحول پروژه‌های داده‌ای در سازمان‌ها محسوب می‌شود. با مطالعه این اثر، خواننده دیدگاهی روشن نسبت به مفاهیم و ابزارهای نوین پیدا می‌کند که می‌تواند در پروژه‌های واقعی و تصمیم‌سازی‌های راهبردی موثر واقع شود.

اگر به دنبال توسعه مهارت‌های خود در حوزه معماری داده و ساخت سیستم‌های مدرن هستید، این کتاب را مطالعه

Get up to speed with the Databricks Data Intelligence Platform to build and scale modern data applications, leveraging the latest advancements in data engineeringKey FeaturesLearn how to work with real-time data using Delta Live TablesUnlock insights into the performance of data pipelines using Delta Live TablesApply your knowledge to Unity Catalog for robust data security and governanceBook DescriptionWith so many tools to choose from in today’s data engineering development stack as well as operational complexity, this often overwhelms data engineers, causing them to spend less time gleaning value from their data and more time maintaining complex data pipelines. Guided by a lead specialist solutions architect at Databricks with 10+ years of experience in data and AI, this book shows you how the Delta Live Tables framework simplifies data pipeline development by allowing you to focus on defining input data sources, transformation logic, and[...]output table destinations.This book gives you an overview of the Delta Lake format, the Databricks Data Intelligence Platform, and the Delta Live Tables framework. It teaches you how to apply data transformations by implementing the Databricks medallion architecture and continuously monitor the data quality of your pipelines. You’ll learn how to handle incoming data using the Databricks Auto Loader feature and automate real-time data processing using Databricks workflows. You’ll master how to recover from runtime errors automatically.By the end of this book, you’ll be able to build a real-time data pipeline from scratch using Delta Live Tables, leverage CI/CD tools to deploy data pipeline changes automatically across deployment environments, and monitor, control, and optimize cloud costs.What you will learnDeploy near-real-time data pipelines in Databricks using Delta Live TablesOrchestrate data pipelines using Databricks workflowsImplement data validation policies and monitor/quarantine bad dataApply slowly changing dimensions (SCD), Type 1 and 2, data to lakehouse tablesSecure data access across different groups and users using Unity CatalogAutomate continuous data pipeline deployment by integrating Git with build tools such as Terraform and Databricks Asset BundlesWho this book is forThis book is for data engineers looking to streamline data ingestion, transformation, and orchestration tasks. Data analysts responsible for managing and processing lakehouse data for analysis, reporting, and visualization will also find this book beneficial. Additionally, DataOps/DevOps engineers will find this book helpful for automating the testing and deployment of data pipelines, optimizing table tasks, and tracking data lineage within the lakehouse. Beginner-level knowledge of Apache Spark and Python is needed to make the most out of this book.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

نویسندگان:


1435

بازدید

4.7

امتیاز

0

نظر

98%

رضایت

نظرات:


4.7

بر اساس 0 نظر کاربران

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering


Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!

قیمت نهایی
301,000 تومان
خرید موقتاً غیرفعال است
0

تماس با پشتیبان