Architektura medalionowa

Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Od surowych danych do gotowych

$$

  • Dane surowe trafiają do lakehouse — i co dalej?
  • Nieuporządkowane, niezwalidowane rekordy potrzebują drogi do czystych wniosków
  • Architektura medalionowa rozwiązuje ten problem
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Problem jakości danych

$$

recraft: half: A confused data engineer looking at messy tangled data streams flowing into a modern laptop screen

$$

  • Dane surowe z dziesiątek źródeł
  • Brakujące pola, duplikaty, niezgodne typy
  • Analitycy potrzebują wiarygodnych danych
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Trzy warstwy, jeden cel

$$

nanobanana: full: Professional kitchen workflow in three stages left to right: raw ingredients in a crate labeled Bronze, a prep station with chopped vegetables labeled Silver, a beautifully plated dish labeled Gold, clean modern illustration

Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Warstwa brązowa

$$

  • Przechwytuje dane w momencie napływu
  • Niespójne formaty i pola dopuszczające wartości null
  • Tylko dopisywanie — nic nie jest usuwane ani modyfikowane
  • Twoja siatka bezpieczeństwa — zawsze możesz wrócić do źródła
{"pickup": "2024-03-15T08:23",
 "dropoff": "2024-03-15 8:41",
 "fare": null,
 "zone": "236",
 "distance": "4.2mi"}
{"pickup": "03/15/2024 09:10",
 "dropoff": "2024-03-15T09:32",
 "fare": 18.50,
 "zone": "unknown",
 "distance": 6.1}
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Warstwa srebrna

$$

SELECT * FROM silver_taxi_trips
LIMIT 3;
pickup_ts   | dropoff_ts  | fare  | zone_id | dist_km
2024-03-15 | 2024-03-15 | 14.20 | 236     | 6.8
2024-03-15… | 2024-03-15 | 18.50 | 142     | 9.8
2024-03-15 | 2024-03-15 | 22.00 | 79      | 12.1

$$

  • Znaczniki czasu → właściwe typy datetime
  • Wartości null usunięte, duplikaty wyeliminowane
  • Schemat wymuszony — spójne typy
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Warstwa złota

$$

  • Agregaty na poziomie biznesowym
  • Zasila dashboardy i raporty zarządcze
  • Zoptymalizowana pod kątem szybkiego odczytu

$$

SELECT * FROM gold_taxi_daily
LIMIT 3;
date       | zone_name      | avg_fare | trips
2024-03-15 | Upper East     | 16.80    | 1,247
2024-03-15 | Midtown        | 22.45    | 3,891
2024-03-15 | Financial Dist | 19.10    | 2,156
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Kto zazwyczaj korzysta z której warstwy?

nanobanana: full: Three horizontal layers stacked vertically: Gold layer at top with analyst icon, Silver layer in middle with data scientist icon, Bronze layer at bottom with data engineer icon, each labeled with role name, clean infographic style

  • To są typowe wzorce, nie sztywne reguły — każda rola może korzystać z dowolnej warstwy
Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Podsumowanie

$$

  • Brązowa — przechwytuje wszystko w surowej postaci, twoja siatka bezpieczeństwa
  • Srebrna — czyści i waliduje, niezawodny fundament
  • Złota — agreguje dane dla biznesu, gotowe wnioski
  • Każda warstwa → inni odbiorcy, inne standardy

$$

nanobanana: half: Three-tiered award podium with bronze, silver, and gold medals representing data quality layers, clean modern style

Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Czas na praktykę!

Wprowadzenie do Databricks Lakehouse

Preparing Video For Download...