Wat zijn Databricks Pipelines?

Laatst bijgewerkt: 25 juni 2025

Leestijd: 12 minuten

Databricks, Pipelines, Delta Live Tables, Data Engineering, ETL

Een complete gids over Databricks Pipelines: van basisprincipes tot geavanceerde data engineering workflows in de cloud.

Definitie

Databricks Pipelines zijn geautomatiseerde workflows voor dataverwerking binnen het Databricks Lakehouse Platform. Ze stellen organisaties in staat om betrouwbare, schaalbare en onderhoudbare ETL/ELT-processen te bouwen met behulp van Delta Live Tables (DLT).

Waarom Databricks Pipelines Belangrijk Zijn?

In het moderne data-ecosysteem zijn Databricks Pipelines essentieel voor efficiënte dataverwerking:

Geautomatiseerde workflows: Efficiënte dataverwerking zonder handmatige tussenkomst
Data kwaliteit: Ingebouwde validatie en kwaliteitscontroles
Schaalbaarheid: Automatisch schalen met de hoeveelheid data
Betrouwbaarheid: Fouttolerantie en automatisch herstel
Monitoring: Real-time inzicht in pipeline prestaties

Belangrijkste Inzicht

Databricks Pipelines met Delta Live Tables (DLT) transformeren complexe data engineering naar declaratieve ontwikkeling, waarbij ontwikkelaars focussen op WAT ze willen bereiken in plaats van HOE het geïmplementeerd moet worden.

Soorten Databricks Pipelines

1. Batch Pipelines

Periodieke verwerking van grote hoeveelheden data:

Dagelijkse/nachtelijke data loads
Historische data verwerking
ETL processen voor data warehouses
Data quality checks en validatie

2. Streaming Pipelines

Real-time verwerking van data streams:

Type	Gebruik	Voordelen
Structured Streaming	Real-time analytics	Fouttolerant, exactly-once processing
Event-time processing	Tijdgebonden gebeurtenissen	Accurate tijdstempel verwerking
Watermarking	Late data handling	Beheer van vertraagde data
Continuous Processing	Ultra-low latency	Milliseconde response times

3. Medallion Architecture

Gestructureerde data-lagen in het Databricks Lakehouse:

Bronzen laag: Onbewerkte, ruwe data in origineel formaat
Zilveren laag: Gereinigde, gevalideerde en verrijkte data
Gouden laag: Bedrijfs-kant-en-klare data voor analytics en BI

Delta Live Tables (DLT) Architectuur

Declaratieve Pipeline Ontwikkeling

         DLT Pipeline Structuur
        Bron Tables: Data extraheren uit bron systemen
Data Quality Constraints: Validatie regels definiëren
Transformations: Data schoonmaken en verrijken
Target Tables: Resultaten opslaan in Delta format
Monitoring: Automatische observability en alerting

      

-- Voorbeeld DLT Pipeline voor Sales Data
CREATE OR REFRESH STREAMING LIVE TABLE sales_bronze
COMMENT "Raw sales data from source systems"
AS SELECT * FROM cloud_files("/mnt/raw/sales/", "json");

CREATE OR REFRESH STREAMING LIVE TABLE sales_silver
COMMENT "Cleaned and validated sales data"
(CONSTRAINT valid_amount EXPECT (amount > 0) ON VIOLATION DROP ROW,
 CONSTRAINT valid_date EXPECT (date IS NOT NULL) ON VIOLATION FAIL UPDATE)
AS SELECT 
  order_id,
  customer_id,
  amount,
  date,
  current_timestamp() AS processed_at
FROM STREAM(LIVE.sales_bronze);

CREATE LIVE TABLE sales_gold
COMMENT "Business-ready sales aggregates"
AS SELECT
  customer_id,
  SUM(amount) AS total_spent,
  COUNT(*) AS order_count,
  AVG(amount) AS avg_order_value
FROM LIVE.sales_silver
GROUP BY customer_id;
      

Data Quality en Constraints

Ingebouwde kwaliteitscontroles in DLT:

Constraint Type	Beschrijving	Voorbeeld
EXPECT	Data validatie regel	EXPECT (amount > 0)
ON VIOLATION DROP ROW	Verwijder ongeldige rijen	Behoudt alleen valide data
ON VIOLATION FAIL UPDATE	Stop pipeline bij fouten	Voor kritieke data kwaliteit
Data Profiling	Automatische statistieken	Data kwaliteit metrics

Pipeline Development Best Practices

         Development Workflow
        Local Development: Ontwikkel en test lokaal
CI/CD Integration: Automatische testing en deployment
Staging Environment: Test in geïsoleerde omgeving
Production Deployment: Gecontroleerde release
Monitoring: Continue performance tracking

      

Performance Optimalisatie

Techniek	Beschrijving	Impact
Z-Ordering	Data clustering op sleutelkolommen	Snellere query performance
Data Skipping	Automatische indexering	Verminderde I/O operaties
Delta Caching	Lokaal caching mechanisme	Verbeterde lees performance
Auto Scaling	Dynamische cluster sizing	Kosten optimalisatie

Cloud Integratie en Platformen

Cloud Platform	Integratie	Voordelen
Microsoft Azure	Azure Data Lake Storage, Event Hubs	Naadloze Azure ecosystem integratie
AWS	S3, Kinesis, Glue	Brede AWS service integratie
Google Cloud	Cloud Storage, Pub/Sub	Google Cloud service connectiviteit
Multi-Cloud	Unified Platform	Consistente ervaring across clouds

         Veelgemaakte Fouten
        Geen duidelijke medallion architecture implementatie
Onvoldoende data quality constraints
Geen propere error handling en retry mechanismen
Verwaarlozen van pipeline monitoring en alerting
Geen version control voor pipeline code
Onvoldoende test coverage

      

Monitoring en Observability

Key Metrics voor pipeline gezondheid:

Pipeline execution duration en success rates
Data quality violation percentages
Data freshness (hoe recent is de data?)
Resource utilization en kosten
Data volume trends en growth
Error rates en failure patterns

Best Practices en Aanbevelingen

Ontwerp Principes

Implementeer de medallion architecture consistent
Gebruik Delta Live Tables voor nieuwe pipelines
Definieer data quality constraints early in development
Plan voor incremental processing van grote datasets
Documenteer data lineage en transformation logic

Operationele Best Practices

Implementeer CI/CD voor pipeline deployments
Monitor pipeline performance continu
Stel proactieve alerting in voor failures
Review en optimaliseer kosten regelmatig
Houd dependencies en libraries up-to-date

Code Voorbeeld: Complete Pipeline

-- Complete E-commerce Pipeline Example
CREATE OR REFRESH STREAMING LIVE TABLE orders_bronze
AS SELECT 
  *,
  current_timestamp() AS ingestion_time
FROM cloud_files("/mnt/ecommerce/orders/", "json");

CREATE OR REFRESH STREAMING LIVE TABLE orders_silver
(CONSTRAINT valid_order EXPECT (order_total > 0) ON VIOLATION DROP ROW,
 CONSTRAINT valid_customer EXPECT (customer_id IS NOT NULL) ON VIOLATION FAIL UPDATE)
AS SELECT
  order_id,
  customer_id,
  order_total,
  order_date,
  status,
  items,
  ingestion_time
FROM STREAM(LIVE.orders_bronze);

CREATE LIVE TABLE customer_metrics
AS SELECT
  customer_id,
  COUNT(*) AS total_orders,
  SUM(order_total) AS lifetime_value,
  AVG(order_total) AS avg_order_value,
  MAX(order_date) AS last_order_date
FROM LIVE.orders_silver
WHERE status = 'completed'
GROUP BY customer_id;

CREATE LIVE TABLE daily_sales
AS SELECT
  DATE(order_date) AS sales_date,
  COUNT(*) AS order_count,
  SUM(order_total) AS total_revenue,
  AVG(order_total) AS avg_order_value
FROM LIVE.orders_silver
WHERE status = 'completed'
GROUP BY DATE(order_date);
      