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Corso

Trasformazione dei dati con Spark SQL in Databricks

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 07/2026
Crea pipeline dati end-to-end: da pulizia e aggregazione a streaming e orchestrazione.
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DatabricksData Engineering
3 h
7 video
25 Esercizi
1,750 XP
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Descrizione del corso

Pronto a gestire dati reali su larga scala? In questo corso imparerai a trasformare grandi insiemi di dati usando Spark SQL e PySpark in Databricks. Impara a modellare e pulire i dati, eseguire aggregazioni con join ottimizzati e applicare window function per analisi avanzate. Imposterai anche lo streaming basato su file con checkpoint tolleranti ai guasti e persisterai i risultati come tabelle Delta. Al termine, orchestrerai pipeline di produzione multi-step con Databricks Workflows e Lakeflow Declarative Pipelines.

Prerequisiti

Introduction to Databricks SQLIntroduction to PySpark
1

Caricamento e modellazione dei dati

In questo capitolo imparerai a lavorare con i notebook di Databricks, caricare dati CSV in Spark DataFrame e modellare i dati usando PySpark e SQL.
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2

Pulizia dei dati e ottimizzazione

Scopri come definire schemi espliciti, creare una pipeline di pulizia dei dati e ottimizzare le prestazioni delle query con i broadcast join.
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