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Fabric与Databricks的互操作性（1）：Hub存储在表共享中的作用
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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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。
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关键要点
- Microsoft Fabric与Databricks在数据管理上有相似性。
- 通过Azure Databricks Unity Catalog镜像，Fabric可以引用Databricks的数据，但无法编辑。
- Fabric和Databricks都是处理数据的Lakehouse平台，支持ETL过程和AI模型创建。
- 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。
- Unity Catalog镜像不支持从Fabric到Databricks的数据编辑。
- 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。
- Delta Lake机制支持Fabric和Databricks之间的高级数据共享与操作。
- 了解Delta Lake的基础设施对于充分利用其功能至关重要。
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