Guida allo studio per diventare Associate Certified Data Engineer di Databricks

Capitolo 5. Elaborazione dei dati incrementali

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Nei capitoli precedenti abbiamo esplorato i fondamenti dell'elaborazione dei dati in gruppi o in batch. Tuttavia, quando i dati vengono generati in modo continuo, gli approcci tradizionali all'elaborazione in batch tendono a diventare insufficienti. In questo capitolo esploreremo i concetti e le tecniche di elaborazione dei dati in streaming, tra cui lo Structured Streaming di Spark e l'ingestione incrementale di dati da file. Inoltre, discuteremo il concetto di architettura a medaglione e come costruirla secondo il modello di elaborazione dei flussi.

Streaming di dati con Apache Spark

Apache Spark offre un solido supporto per l'elaborazione di dati in streaming, consentendoti di eseguire in modo efficiente analisi in tempo reale. Al centro di questo processo c'è il concetto di flusso di dati, che è il fulcro dell'elaborazione. Per lavorare efficacemente con i dati in streaming in Spark, cerchiamo prima di tutto di capire cos'è un flusso di dati e le sue caratteristiche.

Cos'è un flusso di dati?

Un flusso di dati rappresenta un flusso illimitato di dati, spesso provenienti da varie fonti come sensori, file di log o piattaforme di social media. Quando vengono generati nuovi dati, questi vengono aggiunti al flusso, rendendolo un insieme di dati dinamico e in continua evoluzione. Esempi di flussi ...