CertMaster

🧱 Data Governance & Lakehouse

Архитектура Lakehouse, Data Catalog, Lineage, Delta Sharing

Databricks Data Engineer · DE-Associate · ⏱️ 18 min · ❓ 4 вопр.

🏛️ Lakehouse Pattern

Lakehouse = объединение Data Lake (дешёвое хранилище, гибкость) + Data Warehouse (ACID, соблюдение схемы, производительность BI). Delta Lake реализует эту концепцию. Единый источник — для batch, streaming, ML и BI. Databricks = платформа Lakehouse. Apache Iceberg и Apache Hudi — альтернативные форматы открытых таблиц.

🔍 Unity Catalog Data Discovery

Data Explorer — просмотр catalog, schema, table, view, function. Table Tags — метаданные-метки (PII, Confidential). Comments — описание таблиц и столбцов. Search — поиск таблиц по ключевым словам. Data Profile — автоматическая статистика (null count, distinct, min/max).

🔗 Data Lineage

Unity Catalog — автоматическое отслеживание происхождения данных: откуда пришла та или иная таблица. Column-level lineage: через какие трансформации прошёл конкретный столбец. Критически важно для GDPR и compliance. Lineage Graph — визуальное отображение. Доступно только в Unity Catalog (в Hive Metastore отсутствует).

📤 Delta Sharing

Delta Sharing — открытый протокол для совместного использования Delta-таблиц с другими организациями или облаками. Recipient — Databricks или non-Databricks (pandas, Spark). Общие данные обновляются в режиме реального времени. Только чтение (Read-only). Копирование данных отсутствует — виртуальный доступ. Лицензия Apache, cloud-neutral.
💡 Ключевые моменты
🎯 Советы для экзамена
⚠️ Частые ошибки
🧠 Для запоминания: "Lakehouse = Lake + House": Lake=дешёвое хранилище, House=упорядоченность (ACID, схема). "Delta Sharing = Библиотека": оригинальная книга (данные) хранится на месте, остальные читают — копий нет

Проверьте себя по теме «Data Governance & Lakehouse»

Бесплатные интерактивные тесты, пробный экзамен и полные уроки — на платформе CertMaster.

Начать бесплатно →