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Fabric与Databricks的互操作性（1）：Hub存储在表共享中的作用
内容提要
本文介绍了Microsoft Fabric与Databricks的互操作性，强调两者在数据管理上的相似性。通过Azure Databricks Unity Catalog镜像，Fabric可以引用Databricks的数据，但无法编辑。文章还探讨了利用Hub存储和Delta Lake机制实现数据共享与操作的方法。
关键要点
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Microsoft Fabric与Databricks在数据管理上有相似性。
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通过Azure Databricks Unity Catalog镜像，Fabric可以引用Databricks的数据，但无法编辑。
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Fabric和Databricks都是处理数据的Lakehouse平台，支持ETL过程和AI模型创建。
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Fabric的用户界面友好，适合初学者，而Databricks更依赖代码，适合有经验的用户。
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Unity Catalog镜像不支持从Fabric到Databricks的数据编辑。
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通过将数据存储在Azure Data Lake Gen 2（ADLS2）中，可以实现Fabric与Databricks之间的互操作性。
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Delta Lake机制支持Fabric和Databricks之间的高级数据共享与操作。
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了解Delta Lake的基础设施对于充分利用其功能至关重要。
延伸问答
Microsoft Fabric和Databricks的主要相似之处是什么？
两者都是处理数据的Lakehouse平台，支持ETL过程和AI模型创建。
如何通过Azure Databricks Unity Catalog镜像在Fabric中引用Databricks的数据？
可以通过Unity Catalog镜像引用Databricks管理的数据，但无法编辑这些数据。
Hub存储在Fabric与Databricks之间的互操作性中起什么作用？
Hub存储允许在Fabric和Databricks之间进行SELECT和DML操作，从而实现互操作性。
Delta Lake机制如何支持Fabric和Databricks之间的数据共享？
Delta Lake提供事务和模式管理，利用Parquet和JSON格式实现数据共享和操作。
Fabric和Databricks哪个更适合初学者使用？
Fabric的用户界面友好，适合初学者，而Databricks更依赖代码，适合有经验的用户。
在Fabric中使用Databricks创建的表有什么限制？
在Fabric中引用Databricks创建的表时，无法进行数据编辑。
