🔵✨ Melhores Práticas do Azure Data Factory e Azure Databricks ✨🔵

Olá a todos, essa semana vamos apresentar algumas melhores práticas para um pipeline de ingestão de dados:

💡 Crie pipelines dinâmicos com Padrões de Ingestão Impulsionados por Metadados:

✅ O ADF gera código usando metadados para ler fontes de dados e tabelas/diretórios para o lakehouse.

✅ Agilize a incorporação de novas fontes de dados adicionando metadados ao framework da solução.

💡 Ingestão de dados usando Auto Loader ou diretamente no Delta Lake:

✅ O Auto Loader processa eficientemente novos arquivos de dados no ADLS Gen2, com inferência de esquema e evolução de alterações nos dados.

✅ O conector Delta Lake do ADF aterrissa automaticamente os dados no ADLS Gen2 no formato de arquivo Delta Lake.

💡 Execute facilmente Jobs do Azure Databricks:

✅ Use as atividades web do ADF e a API de Jobs do Azure Databricks para executar jobs do Databricks e pipelines do Delta Live Tables.

✅ Beneficie-se das últimas funcionalidades dos jobs, como reutilização de clusters, passagem de parâmetros e reparo e rerun.

💡 Aproveite os Pools + Clusters de Jobs:

✅ O ADF pode usar pools do Azure Databricks para criar clusters de jobs para execuções de atividades de notebook.

✅ Desfrute de isolamento de carga de trabalho, preços reduzidos, auto-terminação, tolerância a falhas e criação mais rápida de clusters de jobs.

💡 Garanta autenticação segura com a Identidade Gerenciada do ADF:

✅ Autentique o ADF no Azure Databricks usando autenticação de identidade gerenciada.

✅ Fornece uma técnica de autenticação mais segura e elimina a necessidade de gerenciar tokens de acesso pessoais.

Espero que tenha gostado da leitura !