Kurs
Einführung in das Databricks Lakehouse
BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2026
DatabricksData Engineering3 Std.15 Videos43 Übungen3,550 XPLeistungsnachweis
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Verstehe die Lakehouse-Architektur
Beginnen Sie damit, herauszufinden, was das Lakehouse von traditionellen Ansätzen unterscheidet. Sie erkunden die Medallion-Architektur — Bronze-, Silber- und Gold-Layer —, die rohe, unstrukturierte Daten in saubere, geschäftsrelevante Erkenntnisse verwandelt. Dann machen Sie sich im Databricks-Arbeitsbereich mit der Struktur vertraut, um zu verstehen, wie Kataloge, Schemas und Volumes alles organisieren.Compute und Notebooks meistern
Lerne, den richtigen Cluster für die jeweilige Aufgabe auszuwählen, Autoscaling und Auto-Termination zu konfigurieren, um Kosten zu kontrollieren, und Notebooks zu erstellen, die Python, SQL und Markdown kombinieren. Außerdem verbindest du deine Arbeit über Databricks Repos mit Git für Versionskontrolle und Teamzusammenarbeit.Daten sicher verwalten und teilen
Erkunden Sie Unity Catalog, um Zugriffssteuerungen zu verwalten und die Datenherkunft in Ihrer gesamten Organisation nachzuverfolgen. Dann nutzen Sie Delta Sharing, um Daten an Partner zu verteilen – auf Databricks oder jeder anderen Plattform – und fragen Sie externe Quellen mit Lakehouse Federation ab, ganz ohne auch nur ein Byte zu kopieren.Mit Asset Bundles in die Produktion bereitstellen
Schließen Sie ab, indem Sie Ihre Notebooks, Pipelines und Jobs in Databricks Asset Bundles für wiederholbare, automatisierte Bereitstellungen verpacken. Ein Capstone-Szenario führt alles zusammen, damit du bereit bist, diese Fähigkeiten im Job anzuwenden.Voraussetzungen
Introduction to Databricks1
Das Lakehouse-Paradigma
Finde heraus, was das Lakehouse von traditionellen Architekturen unterscheidet, wie das Medaillon-Muster Daten organisiert und wo sich alles innerhalb der Databricks-Plattform befindet.
2
Compute und Notebooks
Starte den passenden Cluster für die Aufgabe, konfiguriere ihn für Kosten und Leistung, beherrsche die Notebook-Umgebung und verbinde deine Arbeit mit Git – alles im Databricks-Workspace.
3
Governance und Sharing
Sichere deine Daten mit Unity Catalog ab, teile sie sicher mit Delta Sharing und föderiere Abfragen auf externe Quellen – ganz ohne ein einziges Byte zu kopieren.
4
Deployment und nächste Schritte
Packe deine Arbeit mit Databricks Asset Bundles, deploye in die Produktion und führe alles in einem Capstone-Szenario zusammen.
Einführung in das Databricks Lakehouse
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