Félicitations !

Introduction à Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Chapitre 1 : le paradigme Lakehouse

$$

  • Le lakehouse allie la souplesse du lac à la fiabilité de l'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 nuage

$$

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

Introduction à Databricks Lakehouse

Chapitre 2 : calcul et carnets

$$

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

$$

  • Clusters polyvalents pour l'interactif ; clusters de tâches pour l'automatisation
  • Mise à l'échelle auto, arrêt auto et règles maîtrisent les coûts
  • Les carnets gèrent plusieurs langages avec des commandes magiques
  • Databricks Repos apporte une intégration Git complète à l'espace de travail
Introduction à Databricks Lakehouse

Chapitre 3 : gouvernance et partage

$$

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

$$

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

Introduction à Databricks Lakehouse

Chapitre 4 : déploiement

$$

recraft: half: Une fusée décollant de l'écran d'un portable avec des pipelines de déploiement et du code vers le haut, représentant le déploiement automatisé en production

$$

  • Databricks Asset Bundles remplacent les déploiements manuels par du code
  • databricks.yml définit votre projet, vos ressources et vos cibles
  • Commandes CLI : validate, deploy, run, destroy
  • Tout vit dans Git : reproductible, vérifiable, automatisé
Introduction à Databricks Lakehouse

Et après ?

$$

  • Introduction à Databricks SQL : analytique SQL et entreposage
  • Data Engineering with Databricks : pipelines ETL de production
  • Databricks Concepts : flux de travail de bout en bout selon les profils

$$

recraft: half: Une route sinueuse s'étendant au loin dans un paysage coloré avec des panneaux le long du trajet, représentant la suite du parcours d'apprentissage

Introduction à Databricks Lakehouse

Merci !

Introduction à Databricks Lakehouse

Preparing Video For Download...