SERIES1 VON 3 VERÖFFENTLICHT

Geospatial on Databricks

Ein praktischer Leitfaden für Teams, die Geospatial-Workloads auf Databricks ausführen. Die Muster, die funktionieren, die Fallstricke, die es zu vermeiden gilt, und das implizite Wissen, dessen Erwerb Monate dauert.

3 Teile

53 Min. insgesamt

VERFÜGBAR15 Min.

Warum Databricks für Geospatial

Die Argumente für die Ausführung von Geospatial-Workloads auf Databricks. Wann es sinnvoll ist, wann nicht, und das Ökosystem, das es ermöglicht.

→Vorteile der Lakehouse-Architektur
→Mosaic + Photon Performance
→Wann Databricks NICHT zu nutzen ist

DEMNÄCHST20 Min.

Kritische Muster, die Stunden sparen

Die Volumes I/O-Problematik, zweistufige Schreibvorgänge, Speicherverwaltung und Geometrievalidierungsmuster, die 90% der Fehler verhindern.

→Volumes-Seek-Operation-Fehler
→Zweistufiges Schreibmuster
→Speichereffiziente Verarbeitung

DEMNÄCHST18 Min.

Jobs API für Pipeline-Automatisierung

Programmatische Orchestrierung mit Git Source-Integration. Erstellen, Auslösen, Überwachen und Reparieren von Geospatial-Pipelines per API.

→Git Source-Integration
→Aufgabenabhängigkeiten
→Kostenoptimierungsmuster

BEGINNEN SIE DIE SERIE

Beginnen Sie mit Teil 1:
Warum Databricks für Geospatial

Verstehen Sie, wann Databricks die richtige Wahl für Geospatial-Workloads ist und wann einfachere Alternativen sinnvoller sind. Keine Herstellerwerbung – nur praktische Entscheidungskriterien.

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