Azure для DE: универсальный шаблон для инкрементальной обработки данных

Описание: Привет! Что, если ваши конвейеры обработки данных обрабатывают только те строки, которые действительно изменились?

В последнем выпуске я рассказываю об универсальном шаблоне обнаружения изменений для инкрементальной обработки, который работает везде — в Azure, Fabric, Databricks, DBT, Snowflake и даже локально. Он позволяет пропускать уже обработанные данные и сосредоточиться только на том, что действительно изменилось в источнике.

Это просто, мощно и технологически независимо. Освоив его, вы удивитесь, почему раньше обрабатывали данные как-то иначе.

▬▬▬▬▬▬ ВАЖНЫЕ ССЫЛКИ ▬▬▬▬▬▬▬
Мой профиль в LinkedIn:   / piotr-tybulewicz-81a8793  
Мой GitHub с чертежами и исходным кодом (доступен только для участников уровня Senior Data Engineer): https://github.com/TybulOnAzure/Senio...

▬▬▬▬▬▬ ПОДДЕРЖКА МОЕГО КАНАЛА ▬▬▬▬▬▬
Угостите меня кофе (или пивом): https://buymeacoffee.com/piotrv
Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам:    / @tybulonazure  

▬▬▬▬▬▬ ГЛАВЫ ▬▬▬▬▬▬
00:00 Введение
00:41 Зачем использовать инкрементальную обработку?
04:59 Что такое инкрементальная обработка?
06:21 Где её использовать?
12:04 Как это работает?
38:04 Краткое содержание