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

Una libreria appena installata non è disponibile in Python

Dopo una sessione lunga, i notebook mostrano dati nella cache non aggiornati

Il team ha finito per oggi e non ci sono job in programma

Un cluster di test non serve più dopo una demo

Il cluster è stato creato con la versione di runtime sbagliata

Il team ha bisogno di un tipo di nodo più grande per un carico pesante

Scenari di gestione dei cluster

Introduzione a Databricks Lakehouse

esercizio interattivo pratico