Guide d'étude de l'associé ingénieur certifié en données Databricks

Chapitre 4. Transformer les données avec Apache Spark

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

La plateforme Databricks offre de nombreuses capacités de transformation alimentées par Apache Spark. Dans ce chapitre, nous naviguerons à travers diverses tâches de transformation de données telles que l'interrogation de fichiers de données, l'écriture dans des tables avec diverses stratégies et l'exécution d'opérations ETL avancées. De plus, nous découvrirons le potentiel des fonctions d'ordre supérieur et des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) dans Spark SQL.

Interroger les fichiers de données

L'interrogation des fichiers dans Databricks est un aspect fondamental de l'exploration et de l'analyse des données. Dans cette section, nous allons explorer le processus d'interrogation du contenu des fichiers à l'aide d'une syntaxe de type SQL. Le mécanisme principal pour cela est l'instruction SELECT, qui nous permet d'interroger directement les fichiers pour en extraire le contenu.

Pour lancer une requête de fichier, nous utilisons la syntaxe SELECT * FROM, suivie du format de fichier et du chemin d'accès au fichier, comme l'illustre la figure 4-1. Il est important de noter que le chemin d'accès au fichier est spécifié entre crochets (`</path/>`), et non entre guillemets simples ('</path/>'). Cette distinction est essentielle pour éviter d'éventuelles erreurs de syntaxe et garantir l'interprétation ...