축하합니다!
Databricks Lakehouse 입문
Gang Wang
Senior Data Scientist
1장: 레이크하우스 패러다임
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- 레이크하우스는 레이크의 유연성과 웨어하우스의 안정성을 결합합니다
- 메달리온 아키텍처는 데이터를 구성합니다: 브론즈 → 실버 → 골드
- 컨트롤 플레인은 Databricks가 관리하고, 데이터 플레인은 클라우드에 존재합니다
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2장: 컴퓨팅과 노트북
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- 범용 클러스터는 대화형 작업에, 작업 클러스터는 자동화에 사용됩니다
- 자동 스케일링, 자동 종료, 정책으로 비용을 관리합니다
- 노트북은 매직 명령어를 통해 여러 언어를 지원합니다
- Databricks Repos는 워크스페이스에 완전한 Git 통합을 제공합니다
3장: 거버넌스와 공유
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- Unity Catalog은 중앙 집중식 거버넌스와 자동 계보 추적을 제공합니다
- Delta Sharing은 외부 파트너에게 데이터 복사 없이 실시간 접근권을 부여합니다
- Databricks 간에는 네이티브 공유, 모든 플랫폼에는 오픈 프로토콜을 사용합니다
- Lakehouse Federation은 데이터 이동 없이 외부 데이터베이스를 쿼리합니다
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4장: 배포
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- Databricks Asset Bundles는 수동 UI 배포를 코드로 대체합니다
databricks.yml은 프로젝트, 리소스, 타깃을 정의합니다
- CLI 명령어:
validate, deploy, run, destroy
- 모든 것이 Git에 저장되어 재현 가능하고 감사 가능하며 자동화됩니다
다음 학습 단계
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- Introduction to Databricks SQL - SQL 분석 및 웨어하우징
- Data Engineering with Databricks - 프로덕션 ETL 파이프라인
- Databricks Concepts - 다양한 역할에 걸친 엔드투엔드 워크플로
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감사합니다!
Databricks Lakehouse 입문
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