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

Εισαγωγή, Στόχοι και Στρατηγική Μετάβασης

• Στόχοι μαθήματος, ευθυγράμμιση προφίλ συμμετεχόντων και κριτήρια επιτυχίας
• Προσεγγίσεις μετάβασης υψηλού επιπέδου και θεωρήσεις κινδύνου
• Ρύθμιση χώρων εργασίας, αποθετηρίων και εργαστηριακών συνόλων δεδομένων

Ημέρα 1 — Θεμελιώδεις Αρχές Μετάβασης και Αρχιτεκτονική

• Έννοιες Lakehouse, επισκόπηση Delta Lake και αρχιτεκτονική Databricks
• Διαφορές SMP έναντι MPP και οι επιπτώσεις για τη μετάβαση
• Σχεδιασμός Medallion (Bronze→Silver→Gold) και επισκόπηση του Unity Catalog

Εργαστήριο Ημέρας 1 — Μετάφραση μιας Αποθηκευμένης Διαδικασίας

• Πρακτική μετάβαση μιας δείγμα αποθηκευμένης διαδικασίας σε notebook
• Αντιστοίχιση προσωρινών πινάκων και cursor σε μετασχηματισμούς DataFrame
• Επικύρωση και σύγκριση με την αρχική έξοδο

Ημέρα 2 — Προχωρημένο Delta Lake & Φόρτωση Σε Σταδιακή Βάση

• ACID συναλλαγές, αρχεία καταγραφής commit, versioning και time travel
• Auto Loader, μοτίβα MERGE INTO, upserts και εξέλιξη σχήματος
• OPTIMIZE, VACUUM, Z-ORDER, διαμέριση και συντονισμός αποθήκευσης

Εργαστήριο Ημέρας 2 — Σταδιακή Κατάποση & Βελτιστοποίηση

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

Ημέρα 3 — SQL στο Databricks, Απόδοση & Εκσφαλμάτωση

• Αναλυτικά χαρακτηριστικά SQL: συναρτήσεις παραθύρου, συναρτήσεις ανώτερης τάξης, χειρισμός JSON/πίνακα
• Ανάγνωση του Spark UI, DAG, shuffles, stages, tasks και διάγνωση σημείου συμφόρησης
• Μοτίβα συντονισμού ερωτημάτων: broadcast joins, υποδείξεις, caching και μείωση spill

Εργαστήριο Ημέρας 3 — Αναδιάρθρωση SQL & Συντονισμός Απόδοσης

• Αναδιάρθρωση μιας βαριάς διεργασίας SQL σε βελτιστοποιημένο Spark SQL
• Χρήση ιχνών Spark UI για εντοπισμό και διόρθωση προβλημάτων skew και shuffle
• Σύγκριση επιδόσεων πριν/μετά και τεκμηρίωση βημάτων συντονισμού

Ημέρα 4 — Τακτικό PySpark: Αντικατάσταση Διαδικαστικής Λογικής

• Μοντέλο εκτέλεσης Spark: driver, executors, lazy evaluation και στρατηγικές διαμέρισης
• Μετατροπή βρόχων και cursors σε διανυσματικές λειτουργίες DataFrame
• Modularization, UDFs/pandas UDFs, widgets και επαναχρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες

Εργαστήριο Ημέρας 4 — Αναδιάρθρωση Διαδικαστικών Σεναρίων

• Αναδιάρθρωση ενός διαδικαστικού σεναρίου ETL σε modular PySpark notebooks
• Εισαγωγή παραμετροποίησης, δοκιμών τύπου unit και επαναχρησιμοποιούμενων συναρτήσεων
• Αναθεώρηση κώδικα και εφαρμογή λίστας ελέγχου βέλτιστων πρακτικών

Ημέρα 5 — Ενορχήστρωση, Πλήρης Σωλήνωση & Βέλτιστες Πρακτικές

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

Εργαστήριο Ημέρας 5 — Δημιουργία Πλήρους Σωλήνωσης End-to-End

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

Λειτουργικοποίηση, Διακυβέρνηση και Ετοιμότητα Παραγωγής

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

Τελική Αναθεώρηση, Μεταφορά Γνώσης και Επόμενα Βήματα

• Παρουσιάσεις εργασιών μετάβασης από τους συμμετέχοντες και διδάγματα που αντλήθηκαν
• Ανάλυση ελλείψεων, προτεινόμενες δραστηριότητες παρακολούθησης και παράδοση υλικού εκπαίδευσης
• Αναφορές, περαιτέρω μονοπάτια μάθησης και επιλογές υποστήριξης