Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - Mandarin Chinese

本课程将教您如何设计、构建和维护 Databricks Genie Agent——一种自然语言界面，使业务用户能够针对受治理的数据提出问题，并获得基于 SQL 的答案，而无需编写代码。

您将了解 Genie Agent 如何融入 Databricks AI/BI 产品系列，以及它们如何将自然语言转换为可靠的 SQL 查询。本课程重点介绍如何创建一个能够提供准确、一致且可信结果的 Genie Agent。

您将遵循完整的端到端工作流，从理解源数据、定义基准，到使用全套 Knowledge Store 管理工具对 Genie Agent 进行配置和优化。这些工具包括元数据、同义词、提示匹配、SQL 逻辑、示例查询和文本说明。

您还将学习如何通过 Genie One 与业务用户共享 Genie Agent，了解 Unity Catalog 治理如何自动执行，并利用监控和用户反馈持续提升质量。

完成本课程后，您将能够创建和管理一个生产就绪的 Genie Agent，以可扩展的方式提供受治理的自助式对话分析。

注意：对于 SCORM 课程文件，请确保完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击“下一课”按钮，否则可能导致 SCORM 模块无法标记为已完成。

本课程专为初学者设计，涵盖 Apache Spark 大规模数据处理的基础知识。您将浏览 Spark 的分布式架构，掌握 DataFrame API，并学习使用 Python 读取、写入和处理数据。通过实践练习，您将培养高效执行 Spark 转换和操作所需的技能。

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。

Languages Available: English | 한국어 | 日本語 | 普通话

本课程面向数据分析师，讲授如何在 Databricks 中设计、构建、发布和运维 AI/BI Dashboards。AI/BI Dashboards 将受 Unity Catalog 治理的数据与交互式可视化、筛选器和 Genie 集成相结合，使业务用户无需编写代码即可探索答案。

本课程围绕一个端到端构建项目展开。您将从 Unity Catalog 中的源表开始，最终完成一个已发布、受监控的多页面仪表盘。在此过程中，您将了解仪表盘如何融入更广泛的 Databricks AI/BI 产品系列，以及 Genie、数据集、可视化和筛选器在工作流中的各自作用。

课程内容包括：

• AI/BI Dashboard 基础知识，以及它与 Genie 和 Databricks 平台其他部分的关系。

• 探索 Unity Catalog 中的源数据，并使用 SQL 设计可复用的仪表盘数据集。

• 创建可视化（KPI、趋势和细分），并设计简洁的多页面仪表盘布局。

• 使用 Genie Code，根据自然语言提示词起草 SQL、图表和筛选器。

• 添加筛选器，使仪表盘能够进行交互并响应查看者的问题。

• 发布和共享仪表盘并管理权限，确保适当的人员可以查看和编辑仪表盘。

• 通过定时刷新、缓存和使用情况监控，在生产环境中运行仪表盘。

注意：对于 SCORM 讲授文件，请确保在完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击“Next Lesson”按钮，否则可能导致 SCORM 模块无法被标记为已完成。

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