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Databricks Data Sharing & Collaboration - Mandarin Chinese

在本课程中,你将学习如何利用 Databricks 的数据共享能力,在你的组织内部以及与外部合作伙伴之间实现安全、高效的协作。本课程涵盖现代数据共享的基础知识,探讨其带来的业务价值,并审视 Databricks 的三大核心解决方案:Delta Sharing、Marketplace 和 Clean Rooms。你将理解 Delta Sharing 的架构,包括 Databricks 到 Databricks(D2D)和开放(D2O)两种共享模型,并学习如何共享各种资产类型,例如表、AI 模型和 notebook。本课程进一步探讨高级复制策略、跨云和跨区域优化,以及使用动态视图和分区过滤实现精细访问控制。你还将掌握安全与治理实践,包括令牌管理、精细访问控制、成本优化和审计策略。到课程结束时,你将具备为内部和外部用例设计安全 Delta Sharing 解决方案的技能,在管理成本的同时优化多方协作,并根据你的具体业务需求选择合适的 Databricks 共享解决方案。

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

本课程内容面向具备以下技能、知识和能力的学员:
• 熟悉 Databricks Data Intelligence Platform 和 Unity Catalog 治理模型,包括 metastore、catalog 和 schema。

• 具备中级 SQL 经验,特别是用于创建视图的数据定义语言(DDL)和用于管理权限的数据控制语言(DCL)。

• 熟练使用 Python 和 PySpark,包括能够使用 DataFrame API 进行批处理和流式操作。

• 理解 Delta Lake 存储概念,包括事务日志、表历史(时间旅行)和快照。

• 熟悉 Spark Structured Streaming 概念,例如检查点、微批次和精确一次(exactly-once)处理语义。

• 了解云基础设施的基础知识,特别是对象存储组织(bucket/container)、云区域和数据传输(egress)成本模型。

• 基本了解身份验证和安全原则,包括 REST API、令牌、IP 访问列表和身份提供商(OIDC)。

• 了解数据库优化技术,例如表分区和聚类,以理解文件跳过(file skipping)和性能调优。

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