Colaboração e controle de versão

Introdução ao Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Compartilhando notebooks

Conceda permissões do workspace a pessoas ou grupos
Três níveis: Can Read, Can Run, Can Edit
Compartilhe pela interface do workspace ou por uma URL direta

Permissão	Ver	Executar	Modificar
Can Read	Yes	No	No
Can Run	Yes	Yes	No
Can Edit	Yes	Yes	Yes

Recursos de colaboração

Comentários em células específicas para revisão de código
Histórico de versões mostra quem mudou o quê e quando
Mas o histórico é linear — sem ramificações ou merges

colaboração: Dois laptops conectados por linhas digitais com balões de comentário e ícones de histórico de versões

Chega o Databricks Repos

Fluxo do Databricks Repos

Integração com Git diretamente no workspace
Conecte a GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps
Clone, commit, push, pull, branch, merge
Fluxos completos de CI/CD dentro do Databricks

O fluxo de CI/CD

fluxograma: Feature Branch, Pull Request, Main Branch, Production

Versionamento de notebook vs. Repos

comparação: Versioning, Linear history, No branches, No external collab, Zero setup | Repos, Full Git, Branches and PRs, External teams, Provider setup

Resumo

Compartilhe notebooks com permissões Can Read, Can Run ou Can Edit
O histórico de versões embutido é linear — sem branches
Databricks Repos traz integração completa com Git ao workspace
Repos habilita fluxos de CI/CD com branches, PRs e implantação automatizada

Vamos praticar!

Introdução ao Databricks Lakehouse