Εργαστήριο Μετάπτωσης στο Databricks: Από Αποθηκευμένες Διαδικασίες στο Lakehouse (5ήμερο Εντατικό) Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή, Στόχοι και Στρατηγική Μετάπτωσης

• Στόχοι μαθήματος, ευθυγράμμιση προφίλ συμμετεχόντων και κριτήρια επιτυχίας
• Προσεγγίσεις μετάπτωσης υψηλού επιπέδου και εκτιμήσεις κινδύνου
• Ρύθμιση χώρων εργασίας, αποθετηρίων και συνόλων δεδομένων εργαστηρίου

Ημέρα 1 — Βασικές Αρχές Μετάπτωσης και Αρχιτεκτονική

• Έννοιες Lakehouse, επισκόπηση Delta Lake και αρχιτεκτονική Databricks
• Διαφορές SMP έναντι MPP και επιπτώσεις στη μετάπτωση
• Σχεδιασμός Medallion (Bronze→Silver→Gold) και επισκόπηση Unity Catalog

Εργαστήριο Ημέρας 1 — Μετατροπή Αποθηκευμένης Διαδικασίας

• Πρακτική μετάπτωση δείγματος αποθηκευμένης διαδικασίας σε notebook
• Αντιστοίχιση προσωρινών πινάκων και cursors σε μετασχηματισμούς DataFrame
• Επικύρωση και σύγκριση με το αρχικό αποτέλεσμα

Ημέρα 2 — Προηγμένο Delta Lake & Σταδιακή Φόρτωση

• Συναλλαγές ACID, αρχεία καταγραφής commits, έλεγχος εκδόσεων και time travel
• Auto Loader, μοτίβα MERGE INTO, upserts και εξέλιξη σχήματος
• OPTIMIZE, VACUUM, Z-ORDER, διαμερισμός και ρύθμιση αποθήκευσης

Εργαστήριο Ημέρας 2 — Σταδιακή Εισαγωγή & Βελτιστοποίηση

• Υλοποίηση εισαγωγής με Auto Loader και ροών MERGE
• Εφαρμογή OPTIMIZE, Z-ORDER και VACUUM· επικύρωση αποτελεσμάτων
• Μέτρηση βελτιώσεων επιδόσεων ανάγνωσης/εγγραφής

Ημέρα 3 — SQL στο Databricks, Επιδόσεις & Αποσφαλμάτωση

• Αναλυτικά χαρακτηριστικά SQL: συναρτήσεις παραθύρου, συναρτήσεις ανώτερης τάξης, χειρισμός JSON/πινάκων
• Ανάγνωση Spark UI, DAGs, shuffles, stages, tasks και διάγνωση σημείων συμφόρησης
• Μοτίβα ρύθμισης ερωτημάτων: broadcast joins, υποδείξεις, caching και μείωση spill

Εργαστήριο Ημέρας 3 — Αναδόμηση SQL & Ρύθμιση Επιδόσεων

• Αναδόμηση μιας βαριάς διαδικασίας SQL σε βελτιστοποιημένο Spark SQL
• Χρήση ιχνών Spark UI για εντοπισμό και διόρθωση προβλημάτων skew και shuffle
• Συγκριτική αξιολόγηση πριν/μετά και τεκμηρίωση βημάτων ρύθμισης

Ημέρα 4 — Τακτικό PySpark: Αντικατάσταση Διαδικαστικής Λογικής

• Μοντέλο εκτέλεσης Spark: driver, executors, lazy evaluation και στρατηγικές διαμερισμού
• Μετατροπή βρόχων και cursors σε διανυσματικές λειτουργίες DataFrame
• Αρθρωτή σχεδίαση, UDFs/pandas UDFs, widgets και επαναχρησιμοποιήσιμες βιβλιοθήκες

Εργαστήριο Ημέρας 4 — Αναδόμηση Διαδικαστικών Σεναρίων

• Αναδόμηση διαδικαστικού σεναρίου ETL σε αρθρωτά notebooks PySpark
• Εισαγωγή παραμετροποίησης, δοκιμών τύπου unit και επαναχρησιμοποιήσιμων συναρτήσεων
• Ανασκόπηση κώδικα και εφαρμογή λίστας βέλτιστων πρακτικών

Ημέρα 5 — Ενορχήστρωση, Πλήρης Ροή & Βέλτιστες Πρακτικές

• Databricks Workflows: σχεδιασμός εργασιών, εξαρτήσεις, ενεργοποιητές και χειρισμός σφαλμάτων
• Σχεδιασμός σταδιακών ροών Medallion με κανόνες ποιότητας και επικύρωση σχήματος
• Ενσωμάτωση με Git (GitHub/Azure DevOps), CI και στρατηγικές δοκιμών για λογική PySpark

Εργαστήριο Ημέρας 5 — Κατασκευή Πλήρους Ροής από Άκρη σε Άκρη

• Συναρμολόγηση ροής Bronze→Silver→Gold ενορχηστρωμένης με Workflows
• Υλοποίηση καταγραφής, ελέγχου, επαναλήψεων και αυτοματοποιημένων επικυρώσεων
• Εκτέλεση πλήρους ροής, επικύρωση αποτελεσμάτων και προετοιμασία σημειώσεων ανάπτυξης

Λειτουργικοποίηση, Διακυβέρνηση και Ετοιμότητα Παραγωγής

• Διακυβέρνηση Unity Catalog, καταγωγή δεδομένων και βέλτιστες πρακτικές ελέγχου πρόσβασης
• Κόστος, μέγεθος συμπλεγμάτων, αυτόματη κλιμάκωση και μοτίβα ταυτοχρονισμού εργασιών
• Λίστες ελέγχου ανάπτυξης, στρατηγικές επαναφοράς και δημιουργία runbook

Τελική Ανασκόπηση, Μεταφορά Γνώσης και Επόμενα Βήματα

• Παρουσιάσεις συμμετεχόντων για τη μετάπτωση και διδάγματα
• Ανάλυση κενών, προτεινόμενες δραστηριότητες παρακολούθησης και παράδοση εκπαιδευτικού υλικού
• Αναφορές, περαιτέρω μονοπάτια μάθησης και επιλογές υποστήριξης