简介:本书从技术基础介绍到场景应用实践,帮助读者入门数据湖Lakehouse以及部分spark相关应用。

众所周知,Databricks 主导着开源大数据社区 Apache Spark、Delta Lake 以及 ML Flow 等众多热门技术,而 Delta Lake 作为数据湖核心存储引擎方案给企业带来诸多的优势。

本书从技术基础介绍到场景应用实践,帮助读者入门数据湖Lakehouse以及部分spark相关应用。

基础篇

从大数据平台架构的演进、Delta Lake关键特性、实现原理,以及数据仓库、数据湖的优劣势,湖仓一体架构的应用等多方面解析Lakehouse架构和Delta Lake的应用优势。并介绍社区版Delta Lake的核心特性,Lakehouse 搜索引擎的设计思想,探讨其如何达到优越的处理性能。

应用篇

针对流批一体数据仓库,实时数据入湖和分析,零售业需求预测,营销效果归因分析,机器学习模型训练和部署等场景实践,详细讲解如何将Delta Lake、spark、MLflow应用到实际使用场景,产生业务价值。

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《Databricks 数据洞察:从入门到实践》

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精彩抢先看:

基础篇

1、Databricks 数据洞察——企业级全托管 Spark 大数据分析平台

2、Delta Lake 的演进历程和现状优势

3、深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构

4、Delta Lake 数据湖基础介绍(开源版)

5、Delta Lake 数据湖基础介绍(商业版)

应用篇

6、如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库

7、使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析

8、使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践

9、使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践

10、使用 Databricks 和MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践


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