Konsultanci Databricks i inżynierowie Apache Spark

Digiventi dostarcza architektów lakehouse, którzy dołączają do zespołu, aby zaplanować wdrożenie Databricks lub usunąć ograniczenia istniejącej platformy. Analizują systemy źródłowe i wymagania obciążeń, następnie projektują strukturę przechowywania danych oraz podział obszarów roboczych w wybranej chmurze.

Zakres obejmuje projektowanie tabel Delta Lake i konfigurację Unity Catalog, w tym zasady dostępu oraz śledzenie pochodzenia danych. Architekci przekładają wymagania dotyczące odpowiedzialności za dane i retencji na ustawienia platformy. Uprawnienia do danych wrażliwych sprawdzają pod kątem wymagań RODO wspólnie z osobami odpowiedzialnymi za bezpieczeństwo i ochronę danych.

Inżynierowie Apache Spark tworzą i naprawiają potoki wsadowe lub strumieniowe w PySpark i Spark SQL. Wspierają przetwarzanie, gdy pobieranie danych nie nadąża za systemami źródłowymi albo opóźnienia wpływają na raportowanie.

Prace obejmują przyrostowe pobieranie danych przez Auto Loader, przechwytywanie zmian CDC, przetwarzanie w Structured Streaming oraz orkiestrację w Lakeflow Jobs. Inżynierowie diagnozują nierównomierny rozkład danych przy złączeniach i narzut operacji shuffle. Testują zmiany na reprezentatywnych obciążeniach. Dodają kontrole jakości oraz procedury ponownego przetwarzania, aby wznowienie zadania nie powodowało duplikowania rekordów.

Konsultanci Databricks przygotowują zbiory danych z kontrolowanym dostępem do raportowania i uczenia maszynowego. Uwzględniają koszt zapytań oraz powtarzalność wyników.

• Analityka SQL: Inżynierowie analityki tworzą tabele raportowe i dostrajają zasoby SQL warehouses w Databricks. Uzgadniają definicje biznesowe z danymi źródłowymi oraz diagnozują zapytania opóźniające odświeżanie raportów.
• Inżynieria uczenia maszynowego: Inżynierowie konfigurują śledzenie eksperymentów i rejestrację modeli w MLflow. Łączą procesy trenowania z zatwierdzonymi zbiorami danych. Mogą integrować udostępnianie modeli do predykcji oraz dodawać testy oceny przed wprowadzeniem nowej wersji modelu na produkcję.

Specjaliści Databricks diagnozują nieudane zadania i zapewniają bieżące wsparcie inżynierskie obciążeń produkcyjnych. Analizują historię uruchomień oraz plany wykonania Spark, po czym poprawiają kod lub konfigurację. Sprawdzają dobór wielkości klastrów i automatyczne skalowanie względem rzeczywistego zapotrzebowania.

Przy migracjach i aktualizacjach środowiska wykonawczego inżynierowie oceniają zgodność oraz porównują wyniki z dotychczasowymi rezultatami. Przenoszą istniejące zadania Spark do Databricks i automatyzują wdrożenia przez Databricks Asset Bundles. Przed zmianami produkcyjnymi dokumentują procedury wycofania.