Scopri cosa rende il lakehouse diverso dalle architetture tradizionali, come il pattern a medaglioni organizza i dati e dove si trovano gli elementi all'interno della piattaforma Databricks.

Perché il Lakehouse?

Scopri le funzionalità di affidabilità del lakehouse

Compromessi tra lakehouse e warehouse

L'architettura a medaglioni

Esplora i livelli del medaglione

Abbina i carichi di lavoro ai livelli del medaglione

Architettura della piattaforma

Control plane vs. data plane

Dove vengono archiviati i log di audit?

Il paradigma Lakehouse

Avvia il cluster giusto per l'attività, configurandolo per costi e prestazioni; padroneggia l'ambiente dei notebook e collega il tuo lavoro a Git — tutto all'interno dello spazio di lavoro Databricks.

Tipi di cluster e runtime

Crea e configura un cluster

Opzioni

Cluster All-Purpose

Cluster Jobs

Cluster all-purpose o jobs?

Gestire e configurare i cluster

Gestire e configurare un cluster

Restart

Terminate

Edit Configuration

Scenari di gestione dei cluster

Fondamenti dei notebook

Crea un notebook multi-lingua

Scegliere il magic command giusto

Collaborazione e controllo versione

Esplora la cronologia delle versioni del notebook

Notebook Versioning

Databricks Repos

Entrambi

Repos vs. versioning dei notebook

Calcolo e Notebook

Proteggi i tuoi dati con Unity Catalog, condividili in sicurezza con Delta Sharing e federati su fonti esterne — tutto senza copiare un singolo byte.

Unity Catalog e lineage

Gerarchia di Unity Catalog

Esplora i metadati delle tabelle in Unity Catalog

Fondamenti di Delta Sharing

Crea una Delta Share

Aggiungi una tabella a una Delta Share

Delta Sharing: tipologie e compromessi

Condivisione nativa vs. protocollo aperto

Costi del data sharing tra cloud

Federazione del Lakehouse

Quando usare la Lakehouse Federation

Configurare una connessione federata

Governance e Condivisione

Prepara il tuo lavoro con i Databricks Asset Bundle, esegui il deployment in produzione e riunisci tutto in uno scenario conclusivo.

Dalla distribuzione manuale a quella automatizzata

Esamina la struttura di un progetto DAB

DAB vs. deployment tradizionale

Dentro un Asset Bundle

Ispeziona e modifica un Asset Bundle

Segui un job dalla configurazione al codice

Mettere tutto insieme

Workflow lakehouse end-to-end

Bilanciare sicurezza, costi e governance

Congratulazioni!

Deployment e prossimi passi

Pronto a lavorare con una piattaforma dati moderna che combina il meglio di data lake e data warehouse? In questo corso esplorerai Databricks Lakehouse dalle basi. Imparerai come l'architettura a medaglioni organizza i dati grezzi in insight affidabili, come avviare e configurare i cluster e come creare notebook multilingua collegati a Git. Poi passerai alla governance con Unity Catalog, condividerai i dati in modo sicuro con Delta Sharing e distribuirai il tuo lavoro in produzione con gli Asset Bundle. Alla fine saprai muoverti con sicurezza nella piattaforma Databricks e capirai come i suoi componenti chiave si integrano tra loro.

I data lake offrono flessibilità, ma mancano di affidabilità. I data warehouse offrono prestazioni, ma non sono in grado di gestire i dati non strutturati. Il lakehouse combina entrambi — e Databricks è il luogo in cui tutto si unisce. In questo corso, esplorerai Databricks Lakehouse dalle basi, acquisendo esperienza pratica con i componenti principali della piattaforma.
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<h2>Comprendi l'architettura Lakehouse</h2>
Inizia scoprendo cosa distingue il lakehouse dagli approcci tradizionali. Esplorerai l’architettura medallion — livelli bronze, silver e gold — che trasforma dati grezzi e disordinati in insight puliti e pronti per il business. Poi orientati all’interno del workspace Databricks per capire come cataloghi, schemi e volumi organizzano tutto.
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<h2>Padroneggia Compute e Notebook</h2>
Impara a scegliere il cluster giusto per il lavoro, configurare autoscaling e auto-termination per controllare i costi e creare notebook che combinano Python, SQL e Markdown. Collegherai inoltre il tuo lavoro a Git tramite Databricks Repos per il controllo delle versioni e la collaborazione di team.
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<h2>Gestisci e condividi i dati in modo sicuro</h2>
Esplora Unity Catalog per gestire i controlli di accesso e tracciare la lineage dei dati in tutta la tua organizzazione. Poi usa Delta Sharing per distribuire i dati ai partner — su Databricks o su qualsiasi altra piattaforma — e interroga fonti esterne con Lakehouse Federation, il tutto senza copiare un solo byte.
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<h2>Distribuisci in produzione con i bundle di asset</h2>
Concludi impacchettando i tuoi notebook, pipeline e job in Databricks Asset Bundles per deployment ripetibili e automatizzati. Uno scenario finale riunisce tutto, così uscirai pronto ad applicare queste competenze sul lavoro.

Introduction to Databricks

Impara Databricks Lakehouse: architettura medaglione, cluster, Unity Catalog, Delta Sharing, Asset Bundle.

Introduzione a Databricks Lakehouse

Esplora il Databricks Lakehouse: dall’architettura medallion e i cluster alla governance, condivisione e deployment.

Esplora il Databricks Lakehouse: dall'architettura medallion e dai cluster alla governance, alla condivisione e al deployment.

Associate Data Engineer in Databricks

Funziona automaticamente senza configurazione

Eseguire push e pull delle modifiche verso un repository remoto

Collaborare tramite workflow di pull request

Visualizzare una cronologia delle versioni salvate

Ripristinare una versione precedente di un notebook

Repos vs. versioning dei notebook

Introduzione a Databricks Lakehouse

esercizio interattivo pratico