Moderne Data Pipelines met Databricks en Delta Lake

Laatst bijgewerkt: juni 2025

In het tijdperk van big data en real-time analytics zijn traditionele ETL-processen vaak niet meer toereikend. Deze gids laat zien hoe je met Databricks en Delta Lake robuuste, schaalbare data pipelines bouwt die geschikt zijn voor moderne data workloads.

Architectuur Overzicht

Belangrijkste Componenten

1. Databricks Workspace

Het collaboratieve platform voor data engineering:

• Notebooks: Voor interactieve ontwikkeling in Python, Scala, SQL of R
• Jobs: Geplande of geactiveerde uitvoering van pipelines
• Repos: Git-integratie voor versiebeheer

2. Delta Lake

De betrouwbare data laag:

• ACID-transacties: Garanderen data-integriteit bij gelijktijdige toegang
• Time Travel: Historische data-query's en eenvoudige rollbacks
• Schema Enforcement: Automatische validatie van data structuren

3. Apache Spark Engine

De verwerkingskracht:

• Distributed Computing: Parallelle verwerking van grote datasets
• In-memory Processing: Optimalisatie voor iteratieve workloads
• Spark SQL: Relationele query's op distributed data

Voorbeeld Pipeline Code

Een typische Delta Lake pipeline in Python:

# Data inlezen van bron
df = spark.read.format("parquet") \
    .load("/mnt/bron/data/transacties")

# Data transformeren
from pyspark.sql.functions import *
transformed_df = df \
    .withColumn("jaar", year(col("datum"))) \
    .withColumn("maand", month(col("datum")))

# Data schrijven naar Delta Lake
transformed_df.write \
    .format("delta") \
    .mode("overwrite") \
    .partitionBy("jaar", "maand") \
    .save("/mnt/datalake/transacties")

# Delta Lake optimaliseren
spark.sql("OPTIMIZE delta.`/mnt/datalake/transacties` ZORDER BY (klant_id)")

Best Practices

• Incrementele verwerking: Verwerk alleen nieuwe/gewijzigde data met MERGE INTO
• Data kwaliteit: Gebruik Delta Lake constraints en Databricks Expectations
• Monitoring: Stel alerts in voor pipeline failures en prestatieissues
• Partitionering: Optimaliseer voor querypatronen met partitionBy en ZORDER

Belangrijke Use Cases

• Data Lakehouse: Combineer voordelen van data lakes en data warehouses
• Real-time Analytics: Streaming pipelines met Structured Streaming
• Machine Learning: Feature engineering en model training op grote datasets
• Data Governance: Centrale data catalogus met Unity Catalog

Vergelijking met Traditionele ETL