Databricks Performance Optimization - Mandarin Chinese

Databricks Performance Optimization 课程向数据工程师和分析师讲授如何在 Databricks Data Intelligence Platform 上诊断、衡量和修复性能瓶颈，以及如何将性能改进与成本关联起来。本课程遵循"先衡量、先利用平台"的工作流：让平台的自动优化功能承担繁重工作，通过 Query Profile 和系统表验证已应用的优化，再在必要时进行手动调优。

学员将以 Query Profile、Performance Insights 和查询历史记录系统表为基础，建立衡量性能的能力。在此基础上，他们将探索关键优化技术，包括数据布局与自调优托管表、liquid clustering、缓存与中间结果、shuffle、数据倾斜、溢出、行爆炸、驱动程序性能、Python UDF、serverless compute、Photon 以及成本归因。

在整个课程中，学员将针对合成零售数据中刻意设计的慢查询进行探索，并观察不同优化技术对性能的影响。他们将利用文件裁剪、任务执行时间、Photon 覆盖率和成本等依据来评估改进效果。两个基于场景的实验将强化从诊断到验证的完整优化工作流。

注意：Databricks Academy 正在将 Databricks 环境中的课堂教学转为基于 notebook 的形式，不再使用幻灯片进行授课。您可以在 Vocareum 实验环境中访问课程 notebook。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

本课程的内容面向具备以下技能、知识和能力的学员:

• 导航 Databricks workspace 并运行笔记本

• 编写中级 SQL，包括连接和聚合操作

• 使用 DataFrame 转换和操作编写 PySpark 代码

• 使用 Delta Lake 表及 Unity Catalog 的核心概念，包括目录、架构、表和托管表

• 理解 Spark 执行的核心概念，包括分区、转换和惰性求值

• 基本了解 Lakeflow Jobs，包括调度和将笔记本工作负载作为作业运行

Outline

Databricks 性能优化

• 性能全景

• 演示: 优先度量 - 查询配置文件与基准测试

• 演示: 数据布局

• 演示: Liquid Clustering 与分区对比

• 演示: 缓存与中间结果

• 实验室: 实验室 1 - 布局

• 演示: Shuffle、数据倾斜、溢出与数据爆炸

• 演示: Python、Driver 及 UDF 常见陷阱

• Serverless 与 Photon

• 演示: 成本与成本归因

• 实验室: 成本

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Databricks Data Privacy - Mandarin Chinese

本内容提供了一份在 Databricks 中管理数据隐私的综合指南，涵盖 Delta Lake 架构、区域数据隔离、GDPR/CCPA 合规以及 Change Data Feed (CDF) 使用等核心主题。通过实践演示和动手实验，参与者将学习如何使用 Unity Catalog 功能保护敏感数据并确保合规，从而有效维护数据完整性。

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Building ETL Pipelines with SQL - Mandarin Chinese

本课程讲授如何在 Databricks Data Intelligence Platform 上使用纯 SQL 构建生产就绪的 ETL 管道。学员将学习以下内容：使用 Auto Loader 的流式处理表（用于增量摄取）、具有增量刷新功能的物化视图（用于白银到黄金的转换）、AUTO CDC（FLOW AUTO CDC）（用于声明式 SCD Type 1 和 Type 2 维度管理），以及 Apache Spark Declarative Pipelines（SDP）——将上述对象组合成具有数据质量期望、PRIVATE 表和统一监控功能的生产多表管道。本课程以一个真实的零售数据集为例，贯穿金银铜架构（铜 → 白银 → 黄金）的完整流程。使用 Lakeflow Jobs 进行编排作为附加模块提供。

注意：Databricks Academy 正在将 Databricks 环境中的课堂课程转为基于 notebook 的形式，并停止在讲座中使用幻灯片。您可以在 Vocareum 实验环境中访问课程 notebook。

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks

This course covers the end-to-end lifecycle for deploying and monitoring generative AI agents on Databricks. Participants will learn how to deploy agents as Databricks Apps using Declarative Automation Bundles (DABs), integrate tools via the Model Context Protocol (MCP), instrument agents with MLflow Tracing, and evaluate production quality using scorers, multi-turn judges, and online evaluation. Through hands-on demos and labs, participants will gain practical experience building, observing, and monitoring production-grade AI agents on the Databricks platform.

Note: Databricks Academy is transitioning to a notebook-based format for classroom sessions within the Databricks environment, discontinuing the use of slide decks for lectures. You can access the lecture notebooks in the Vocareum lab environment.