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Introduction à Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Chapitre 1 : le paradigme Lakehouse

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  • Le lakehouse allie la souplesse d'un lac à la fiabilité d'un entrepôt
  • L'architecture médaille organise les données : bronze → argent → or
  • Le plan de contrôle est géré par Databricks ; le plan de données reste dans votre cloud

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recraft: half: Un bâtiment moderne en verre reflétant à la fois un entrepôt et un lac, symbolisant l'architecture lakehouse qui unifie deux approches

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Chapitre 2 : calcul et notebooks

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recraft: half: Un cluster de serveurs interconnectés avec des nœuds lumineux et un notebook ouvert devant, représentant les ressources de calcul et le développement interactif

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  • Clusters polyvalents pour l'interactif ; clusters de jobs pour l'automatisation
  • Autoscaling, arrêt auto et politiques pour maîtriser les coûts
  • Les notebooks gèrent plusieurs langues avec des magic commands
  • Databricks Repos apporte l'intégration Git complète dans l'espace de travail
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Chapitre 3 : gouvernance et partage

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  • Unity Catalog offre une gouvernance centralisée et un suivi automatique de la lignée
  • Delta Sharing donne aux partenaires un accès direct aux données – sans copies
  • Partage natif entre Databricks ; protocole ouvert pour toute plateforme
  • Lakehouse Federation interroge des bases externes sans déplacer les données

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recraft: half: Un bouclier avec un cadenas au centre, entouré de flux de données reliant différents bâtiments, symbolisant la gouvernance et le partage sécurisé

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Chapitre 4 : déploiement

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recraft: half: Une fusée décolle de l'écran d'un ordinateur portable avec des pipelines de déploiement et du code qui montent, symbolisant le déploiement automatisé en production

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  • Databricks Asset Bundles remplacent les déploiements manuels via l'UI par du code
  • databricks.yml définit projet, ressources et cibles
  • Commandes CLI : validate, deploy, run, destroy
  • Tout vit dans Git : reproductible, traçable, automatisé
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Où aller ensuite

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  • Introduction à Databricks SQL – analytique SQL et entreposage
  • Data Engineering avec Databricks – pipelines ETL de production
  • Concepts Databricks – workflows de bout en bout pour tous les profils

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recraft: half: Une route sinueuse s'étend au loin dans un paysage coloré avec des panneaux, symbolisant le chemin d'apprentissage à venir

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Merci !

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