Descoperă ce face lakehouse-ul diferit față de arhitecturile tradiționale, cum organizează datele modelul medallion și unde se află elementele în platforma Databricks.

De ce Lakehouse?

Descoperă funcțiile de fiabilitate ale lakehouse-ului

Avantajele și compromisurile lakehouse vs. warehouse

Arhitectura Medallion

Explorează nivelurile medallion

Potrivește volumele de lucru cu straturile medallion

Arhitectura platformei

Planul de control vs. planul de date

Unde sunt stocate jurnalele de audit?

Paradigma Lakehouse

Pornește clusterul potrivit pentru fiecare sarcină, configurează-l pentru cost și performanță, stăpânește mediul de notebookuri și conectează-ți proiectele la Git – totul în cadrul workspace-ului Databricks.

Tipuri de clustere și runtime-uri

Creează și configurează un cluster

Opțiuni

Cluster de uz general

Cluster pentru joburi

Cluster de uz general sau pentru joburi?

Gestionarea și configurarea clusterelor

Gestionează și configurează un cluster

Restart

Terminate

Edit Configuration

Scenarii de gestionare a clusterelor

Fundamente despre notebook-uri

Creează un notebook multi-limbaj

Alegerea comenzii magic potrivite

Colaborare și control al versiunilor

Explorează istoricul versiunilor unui notebook

Versionarea Notebook-urilor

Databricks Repos

Ambele

Repos vs. versionarea notebook-urilor

Compute și Notebookuri

Securizează-ți datele cu Unity Catalog, partajează-le în siguranță cu Delta Sharing și federează interogări către surse externe – fără să copiezi niciun octet.

Unity Catalog și Lineage

Ierarhia Unity Catalog

Explorează metadatele tabelului în Unity Catalog

Fundamentele Delta Sharing

Creează un Delta Share

Adaugă un tabel la un Delta Share

Delta Sharing: Tipuri și compromisuri

Partajare nativă vs. prin protocol deschis

Costurile partajării între furnizori de cloud

Lakehouse Federation

Când să folosești Lakehouse Federation

Configurarea unei conexiuni federate

Guvernanță și Partajare

Împachetează-ți proiectele cu Databricks Asset Bundles, implementează-le în producție și reunește totul într-un scenariu de tip capstone.

De la Implementare Manuală la Implementare Automată

Examinează structura unui proiect DAB

DAB vs. deployment tradițional

Structura unui Asset Bundle

Inspectează și modifică un Asset Bundle

Urmărește un job de la configurație la cod

Să reunim totul

Flux de lucru lakehouse de la cap la coadă

Echilibrarea securității, costurilor și guvernanței

Felicitări!

Implementare și Pași Următori

Ești pregătit să lucrezi cu o platformă modernă de date care combină avantajele lacurilor de date și ale depozitelor de date? În acest curs, vei explora Databricks Lakehouse de la zero. Vei învăța cum arhitectura medallion organizează datele brute în informații de încredere, cum să pornești și să configurezi clustere și cum să creezi notebookuri multi-limbaj conectate la Git. Apoi vei aprofunda guvernanța cu Unity Catalog, vei partaja date în siguranță folosind Delta Sharing și vei implementa proiectele în producție cu Asset Bundles. La final, vei naviga cu încredere în platforma Databricks și vei înțelege cum se îmbină componentele sale principale.

Lacurile de date oferă flexibilitate, dar duc lipsă de fiabilitate. Data warehouse-urile oferă performanță, dar nu pot gestiona date nestructurate. Lakehouse-ul le combină pe amândouă — iar Databricks este locul unde totul se îmbină. În acest curs, vei explora Databricks Lakehouse de la zero, dobândind experiență practică cu componentele de bază ale platformei.
<br><br>
<h2>Înțelege arhitectura Lakehouse</h2>
Începe prin a descoperi ce diferențiază lakehouse-ul de abordările tradiționale. Vei explora arhitectura medallion — straturile bronze, silver și gold — care transformă datele brute și dezordonate în insight-uri curate, pregătite pentru business. Apoi familiarizează-te cu spațiul de lucru Databricks pentru a înțelege cum cataloagele, schemele și volumele organizează totul.
<br><br>
<h2>Stăpânește Compute și Notebook-uri</h2>
Învață să alegi clusterul potrivit pentru fiecare sarcină, să configurezi autoscalingul și auto-terminarea pentru a controla costurile și să creezi notebook-uri care combină Python, SQL și Markdown. Vei conecta, de asemenea, munca ta la Git prin Databricks Repos pentru controlul versiunilor și colaborarea în echipă.
<br><br>
<h2>Gestionează și partajează datele în siguranță</h2>
Explorează Unity Catalog pentru a gestiona controalele de acces și a urmări proveniența datelor în întreaga organizație. Apoi folosește Delta Sharing pentru a distribui date către parteneri — pe Databricks sau pe orice altă platformă — și interoghează surse externe cu Lakehouse Federation, fără să copiezi niciun byte.
<br><br>
<h2>Deployează în producție cu Asset Bundles</h2>
Încheie prin împachetarea notebook-urilor, pipeline-urilor și joburilor tale în Databricks Asset Bundles pentru implementări repetabile și automatizate. Un scenariu capstone reunește totul, astfel încât să pleci pregătit să aplici aceste abilități la locul de muncă.

Introduction to Databricks

Învață practic Databricks Lakehouse: arhitectura medallion, clustere, Unity Catalog, Delta Sharing.

Introducere în Databricks Lakehouse

Explorați Databricks Lakehouse - de la arhitectura medallion și clustere la guvernanță, partajare și implementare.

Explorează Databricks Lakehouse - de la arhitectura medallion și clustere până la guvernanță, partajare și implementare.

Inginer de date asociat în Databricks

Funcționează automat, fără configurare

Trimite și preia modificări către un repository remote

Colaborează prin fluxuri de lucru cu pull request-uri

Vizualizează istoricul versiunilor salvate

Restaurează o versiune anterioară a unui notebook

Repos vs. versionarea notebook-urilor

Introducere în Databricks Lakehouse

Exercițiu interactiv practic