Fase 2: Data Engineering en Lakehouse (Week 3-6)

2.1 Delta Lake en Data Pipelines

Databricks maakt gebruik van Delta Lake voor betrouwbare data pipelines:

# Voorbeeld PySpark code voor Delta Lake
from pyspark.sql import SparkSession

# Delta Lake tabel aanmaken
spark.sql("""
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales.silver_orders
  USING DELTA
  PARTITIONED BY (order_date)
  AS SELECT 
    order_id, 
    customer_id,
    order_date,
    amount,
    current_timestamp() as processing_time
  FROM bronze.raw_orders
""")

# Incrementele update met MERGE
spark.sql("""
  MERGE INTO sales.silver_orders target
  USING sales.new_orders source
  ON target.order_id = source.order_id
  WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *
  WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *
""")

# Time travel query
df = spark.read.format("delta") \
  .option("versionAsOf", "2025-01-01") \
  .load("/mnt/sales/silver_orders")
        

2.2 Data Engineering Best Practices

• Implementeer medallion architectuur (bronze/silver/gold)
• Gebruik Delta Lake voor ACID-transacties
• Optimaliseer bestandsgroottes (1GB per bestand)
• ZET ZOPTIMIZE in voor prestaties
• Maak gebruik van Delta Lake time travel
• Implementeer schema-evolutie

2.3 Performance Optimalisatie

Technieken om Databricks-prestaties te verbeteren:

Fase 3: Analytics en Machine Learning (Week 7-10)

3.1 Multi-Persona Functionaliteiten

Databricks ondersteunt diverse gebruikersprofielen:

3.2 Machine Learning Lifecycle

Databricks biedt een compleet ML-platform:

# Voorbeeld MLflow tracking
import mlflow
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

with mlflow.start_run():
  # Log parameters
  mlflow.log_param("n_estimators", 100)
  
  # Train model
  model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
  model.fit(X_train, y_train)
  
  # Log metrics
  mlflow.log_metric("rmse", rmse)
  
  # Log model
  mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
  
  # Register model
  mlflow.register_model("runs://model", "prod_forecast")

# Feature Store voorbeeld
from databricks.feature_store import FeatureStoreClient

fs = FeatureStoreClient()
features = fs.create_feature_table(
  name="customer_features",
  keys="customer_id",
  schema=customer_schema,
  description="Customer features for forecasting"
)

fs.write_table(
  name="customer_features",
  df=customer_features_df,
  mode="merge"
)
        

3.3 SQL Analytics en BI-integratie

Databricks voor BI en rapportage:

• SQL Warehouses: Toegewijde compute voor BI-tools
• Dashboarding: Native visualisaties in Databricks
• Delta Sharing: Veilige data-deling met partners
• BI-connectoren: Directe connectie met Power BI, Tableau
• DBSQL: Performante SQL-engine