Khám phá điều gì khiến lakehouse khác biệt so với kiến trúc truyền thống, cách mẫu medallion tổ chức dữ liệu, và vị trí các thành phần bên trong nền tảng Databricks.

Vì sao là Lakehouse?

Khám phá các tính năng độ tin cậy của lakehouse

Đánh đổi giữa lakehouse và warehouse

Kiến trúc Medallion

Khám phá các lớp medallion

Ghép loại tác vụ với tầng medallion

Kiến trúc nền tảng

Control plane vs. data plane

Audit logs được lưu ở đâu?

Mô hình Lakehouse

Khởi tạo đúng loại cluster cho công việc, cấu hình để tối ưu chi phí và hiệu năng, thành thạo môi trường notebook, và kết nối công việc của bạn với Git — tất cả trong không gian làm việc Databricks.

Kiểu Cluster và Runtime

Tạo và cấu hình một cluster

Tùy chọn

Cụm All-Purpose

Cụm Jobs

All-purpose hay jobs cluster?

Quản lý và cấu hình cụm

Quản lý và cấu hình một cluster

Restart

Terminate

Edit Configuration

Các tình huống quản lý cluster

Những điều cơ bản về Notebook

Tạo một notebook đa ngôn ngữ

Chọn đúng magic command

Cộng tác và Kiểm soát Phiên bản

Khám phá lịch sử phiên bản của notebook

Notebook Versioning

Databricks Repos

Cả hai

Repos so với phiên bản hóa notebook

Tính toán và Notebooks

Bảo vệ dữ liệu của bạn với Unity Catalog, chia sẻ an toàn bằng Delta Sharing, và liên kết truy vấn tới nguồn ngoài — không cần sao chép bất kỳ byte nào.

Unity Catalog và Dòng dõi dữ liệu

Phân cấp Unity Catalog

Khám phá siêu dữ liệu bảng trong Unity Catalog

Những điều cơ bản về Delta Sharing

Tạo một Delta Share

Thêm một bảng vào Delta Share

Delta Sharing: Các loại và đánh đổi

Chia sẻ bản địa vs. giao thức mở

Chi phí chia sẻ xuyên đám mây

Liên hợp Lakehouse

Khi nào nên dùng Lakehouse Federation

Thiết lập kết nối liên liên hợp (federated)

Quản trị và Chia sẻ

Đóng gói công việc bằng Databricks Asset Bundles, triển khai lên sản xuất, và tổng hợp mọi thứ trong một tình huống tổng kết.

Từ triển khai thủ công đến tự động

Khám phá cấu trúc một dự án DAB

DAB so với triển khai truyền thống

Bên trong một Asset Bundle

Kiểm tra và chỉnh sửa một Asset Bundle

Lần theo một job từ cấu hình đến mã

Ghép tất cả lại với nhau

Quy trình lakehouse end-to-end

Cân bằng bảo mật, chi phí và quản trị

Chúc mừng bạn!

Triển khai và Bước tiếp theo

Sẵn sàng làm việc với nền tảng dữ liệu hiện đại kết hợp ưu điểm của data lake và data warehouse? Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá Databricks Lakehouse từ những nền tảng cơ bản. Tìm hiểu cách kiến trúc medallion tổ chức dữ liệu thô thành insight đáng tin cậy, khởi tạo và cấu hình cluster, và xây dựng notebook đa ngôn ngữ kết nối với Git. Sau đó, đi sâu vào quản trị với Unity Catalog, chia sẻ dữ liệu an toàn bằng Delta Sharing, và triển khai công việc ra môi trường sản xuất với Asset Bundles. Kết thúc khóa học, bạn sẽ tự tin điều hướng nền tảng Databricks và hiểu cách các thành phần chính kết hợp với nhau.

Các hồ dữ liệu mang lại sự linh hoạt nhưng thiếu độ tin cậy. Kho dữ liệu mang lại hiệu suất nhưng không thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Lakehouse kết hợp cả hai — và Databricks là nơi tất cả hội tụ. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá Databricks Lakehouse từ nền tảng cơ bản, đồng thời tích lũy kinh nghiệm thực hành với các thành phần cốt lõi của nền tảng.
<br><br>
<h2>Hiểu kiến trúc Lakehouse</h2>
Bắt đầu bằng việc khám phá điều gì làm cho lakehouse khác biệt so với các phương pháp truyền thống. Bạn sẽ khám phá kiến trúc medallion — các lớp bronze, silver và gold — giúp biến dữ liệu thô, lộn xộn thành những insight sạch, sẵn sàng cho kinh doanh. Sau đó, làm quen với không gian làm việc Databricks để hiểu cách catalogs, schemas và volumes tổ chức mọi thứ.
<br><br>
<h2>Làm chủ Compute và Notebook</h2>
Học cách chọn cụm phù hợp cho từng công việc, cấu hình autoscaling và tự động chấm dứt để kiểm soát chi phí, và xây dựng notebook kết hợp Python, SQL và Markdown. Bạn cũng sẽ kết nối công việc của mình với Git thông qua Databricks Repos để quản lý phiên bản và cộng tác nhóm.
<br><br>
<h2>Quản trị và chia sẻ dữ liệu an toàn</h2>
Khám phá Unity Catalog để quản lý kiểm soát truy cập và theo dõi nguồn gốc dữ liệu trên toàn tổ chức của bạn. Sau đó, sử dụng Delta Sharing để phân phối dữ liệu cho các đối tác — trên Databricks hoặc bất kỳ nền tảng nào khác — và truy vấn các nguồn dữ liệu bên ngoài bằng Lakehouse Federation, tất cả mà không cần sao chép dù chỉ một byte.
<br><br>
<h2>Triển khai lên môi trường sản xuất với Asset Bundles</h2>
Hoàn thiện bằng cách đóng gói các notebook, pipeline và job của bạn vào Databricks Asset Bundles để triển khai tự động, có thể lặp lại. Một tình huống capstone sẽ kết hợp tất cả lại với nhau, để bạn ra về sẵn sàng áp dụng những kỹ năng này trong công việc.

Introduction to Databricks

Học Databricks Lakehouse thực hành: kiến trúc huy chương, cụm, quản trị Unity Catalog, Delta Sharing.

Giới thiệu về Databricks Lakehouse

Khám phá Databricks Lakehouse - từ kiến trúc medallion và cluster đến quản trị, chia sẻ và triển khai.

Khám phá Databricks Lakehouse - từ kiến trúc medallion và cụm đến quản trị, chia sẻ và triển khai.

Associate Data Engineer in Databricks

Chia sẻ cho nhiều người dùng để cộng tác

Dùng để phát triển notebook tương tác

Tự động chấm dứt sau khi job hoàn thành

Tiết kiệm chi phí nhất cho workload sản xuất

Chạy pipeline ETL ban đêm theo lịch

All-purpose hay jobs cluster?

Giới thiệu về Databricks Lakehouse

Bài tập tương tác thực hành