Collaboration et contrôle de version

Introduction à Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Partage de carnets

Accorder des autorisations d'espace de travail à des personnes ou des groupes
Trois niveaux : Peut lire, Peut exécuter, Peut modifier
Partager via l'interface de l'espace de travail ou une URL directe

Autorisation	Voir	Exécuter	Modifier
Peut lire	Oui	Non	Non
Peut exécuter	Oui	Oui	Non
Peut modifier	Oui	Oui	Oui

Fonctionnalités de collaboration

Commentaires sur des cellules précises pour la révision de code
L'historique des versions montre qui a changé quoi et quand
Mais l'historique est linéaire : pas de branches ni de fusions

collaboration : Deux ordinateurs portables reliés par des lignes numériques avec des bulles de commentaires et des icônes d'historique des versions

Place à Databricks Repos

Flux de travail Databricks Repos

Intégration Git directement dans l'espace de travail
Connexion à GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps
Cloner, valider, pousser, tirer, créer des branches, fusionner
Flux CI/CD complets depuis Databricks

Le flux CI/CD

organigramme : Branche de fonctionnalité, Demande de tirage, Branche principale, Production

Versionnement de carnet vs Repos

comparaison : Versionnement, Historique linéaire, Pas de branches, Pas de collaboration externe, Zéro configuration | Repos, Git complet, Branches et PR, Équipes externes, Configuration du fournisseur

Résumé

Partager des carnets avec les autorisations Peut lire, Peut exécuter ou Peut modifier
L'historique des versions intégré est linéaire : pas de branches
Databricks Repos apporte une intégration Git complète à l'espace de travail
Repos permet des flux CI/CD avec branches, PR et déploiement automatisé

Passons à la pratique !

Introduction à Databricks Lakehouse