Databricks
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从Redshift迁移到Databricks：数据团队的实用指南
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文探讨了从Amazon Redshift迁移到Databricks的策略，包括模式转换、数据迁移和性能优化。建议使用自动化工具，分阶段迁移低风险工作负载，记录数据流，优化ETL流程。Databricks的湖仓架构支持弹性扩展，简化数据管理，提高性能和成本效益。迁移时需关注SQL代码和存储过程的兼容性与性能，最终目标是实现持续改进和高效的数据管理。
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关键要点
- 迁移策略包括模式转换、数据迁移和性能优化。
- 建议使用自动化工具加速迁移过程，分阶段迁移低风险工作负载。
- 记录数据流和工作负载依赖关系，以了解系统复杂性。
- 避免采用一次性迁移的方法，逐步减少风险并建立信心。
- Databricks的湖仓架构支持弹性扩展，简化数据管理，提高性能和成本效益。
- 在迁移时需关注SQL代码和存储过程的兼容性与性能。
- 迁移过程中应优化数据管道查询以提高性能和降低成本。
- 使用自动化工具进行SQL翻译和存储过程迁移，减少手动工作。
- Databricks提供统一的环境来构建和维护数据管道，减少操作开销。
- 迁移后需进行验证、优化和团队准备，确保系统正常运行。
- 迁移不仅是技术转变，更是团队管理和使用数据方式的转变。
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