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Databend ❤️ lakeFS：将数据版本控制融入您的分析工作流程
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用Databend和lakeFS构建现代数据工作流程。Databend是一个开源的云原生数据仓库，支持多种数据格式和类型，具有高性能、低成本、易管理等特点。lakeFS提供了开源的数据版本控制，保证数据的一致性和可重复性。本文提供了一个简单的工作坊，介绍如何在lakeFS中创建分支，在Databend中分析和转换数据，并将结果写回到lakeFS中。
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关键要点
- 本文介绍如何使用Databend和lakeFS构建现代数据工作流程。
- Databend是一个开源的云原生数据仓库，支持多种数据格式，具有高性能、低成本和易管理的特点。
- lakeFS提供开源的数据版本控制，确保数据的一致性和可重复性。
- 文章提供了一个简单的工作坊，介绍如何在lakeFS中创建分支，在Databend中分析和转换数据。
- Databend旨在解决传统数据仓库面临的挑战，提供高效的存储和处理能力。
- lakeFS为数据湖提供版本控制，支持分支、提交、合并和回滚等功能。
- 工作坊中将创建lakeFS分支，并使用Databend分析和转换数据。
- 环境设置包括lakeFS、MinIO、Jupyter、Spark等常用数据科学工具。
- 通过Databend的存储引擎支持时间旅行和原子回滚，确保数据安全。
- 在lakeFS中创建分支和阶段，以便于数据的分析和处理。
- 使用Databend进行数据清洗和查询，最终将结果写回lakeFS。
- 提交更改以确保数据持久性，并验证原始数据未受影响。
- 鼓励用户尝试更多挑战，如分支合并和数据回滚。
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