Databricks
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在AI时代重新定义数据仓库：Azure Databricks的应用
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
传统数据仓库适合结构化工作负载，但企业面临流数据和非结构化数据的挑战。Azure Databricks结合数据仓库的可靠性与湖仓的开放性，提供一个集成平台，支持分析、治理和AI。Unity Catalog集中管理权限和元数据，确保数据准确性和可追溯性，而Lakeflow则提升数据管道管理的性能和信任。
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关键要点
- 传统数据仓库适合结构化工作负载，但企业面临流数据和非结构化数据的挑战。
- Azure Databricks结合数据仓库的可靠性与湖仓的开放性，提供一个集成平台，支持分析、治理和AI。
- Unity Catalog集中管理权限、元数据和数据来源，确保数据准确性和可追溯性。
- Azure Databricks支持开放格式如Delta Lake和Apache Iceberg，确保数据在Microsoft生态系统中的可移植性。
- Lakehouse Federation允许团队在不复制或移动数据的情况下进行查询，平衡开放性与控制。
- Azure Databricks通过Photon引擎、自动液态集群和预测优化等功能提供持续的高性能。
- 无服务器计算使数据仓库能够自动扩展，仅按使用量收费，提升了分析效率。
- Lakeflow提供集成的方式来构建和管理数据管道，支持流式和批处理工作负载。
- Lakeflow Designer提供可视化界面，Lakeflow Spark声明式管道使用熟悉的SQL语法定义可扩展的转换。
- 所有管道连接到Unity Catalog，确保治理和数据来源的一致性，简化数据移动过程。
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