Delta Lake

Delta Lake é uma camada de armazenamento em formato aberto que oferece confiabilidade, segurança e desempenho ao seu data lake, para operações de streaming e em batch. Ao substituir os silos de dados por um único local dedicado a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, o Delta Lake é a base para um lakehouse econômico e altamente escalável.

Nesta demonstração, mostraremos como o Delta Lake funciona e suas principais capacidades:

• Transações ACID
• Suporte para DELETE/UPDATE/MERGE
• Unifique batch e streaming
• Viagem no tempo
• Cópia clone zero
• Partições geradas
• CDF (fluxo de alteração de dados) (tempo de execução DBR)
• Delta 3.0: Consultas ultra-rápidas com Liquid Clustering, criando automaticamente suas partições sem distorção
• Delta 3.0: Formato Universal que permite a outros formatos lerem nativamente suas tabelas Delta Lake, sem bloqueio (Uniforme)

Para instalar a demonstração, obtenha uma área de trabalho gratuita do Databricks e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python

%pip instale dbdemos

import dbdemos
dbdemos.install('delta-lake')

Dbdemos é uma biblioteca Python que instala demonstrações completas do Databricks em seus espaços de trabalho. Dbdemos carregará e iniciará notebooks, pipelines Delta Live Tables, clusters, painéis Databricks SQL, modelos de armazém ... Veja como usar dbdemos

Dbdemos é distribuído como um projeto do GitHub.

Para mais detalhes, por favor, veja o arquivo GitHub README.md e siga a documentação.
Dbdemos é fornecido como está. Veja a Licença e Aviso para mais informações.
A Databricks não oferece suporte oficial para dbdemos e os ativos associados.
Para qualquer problema, por favor, abra um ticket e a equipe de demonstração dará uma olhada com base no melhor esforço.