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实践学习:基于 Lakeflow 的 AI 数据工程:面向现代数据专业人员的技术(重复).pdf

上传人: Fl****zo 编号:718867 2025-06-22 26页 2.86MB

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本文主要介绍了Databricks的数据智能平台,以及其如何助力现代数据专业人士在AI时代进行数据工程。关键点如下: 1. AI与数据的结合:文章强调了基于用户数据构建AI的重要性,并指出生成式AI将改变世界,但需要一个平台来实现。 2. 数据湖屋平台:Databricks提供了一个开放、统一的数据基础架构,便于用户轻松扩展数据和AI的使用,实现组织内部数据与AI的民主化。 3. Lakeflow声明式管道:这是一种现代软件工程ETL处理框架,采用简单的声明式方法构建可靠的数据管道,自动管理基础设施,让数据分析师和工程师能更专注于数据价值的挖掘。 4. 数据摄取与处理:文章提到了多种数据摄取和处理方法,如流数据表、物化视图、变更数据捕获(CDC)等,以及与第三方工具的集成。 5. 服务器计算:Databricks提供无需管理的、自动优化的服务器计算资源,支持各种实践者。 6. 开发与部署:文章介绍了使用Python SDK、Terraform、REST API、YAML等方法来创建、编辑和部署作业。 7. 交互式工具:Databricks提供了管道编辑器、资产包、VSCode插件等工具,方便用户进行数据工程开发。 8. 社区支持:用户可以在Databricks社区提问、分享和获取技术支持。 文章以Frank Munz(Databricks的首席技术营销经理)的介绍作为结尾,强调了数据工程在AI时代的重要性。
"如何使用Lakeflow加速ETL开发?" "Databricks的AI/BI Genie如何简化数据分析?" "数据工程中,哪种存储最优化?"
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