Databricks数据洞察：从入门到实践.pdf

企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 1 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 2 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 3 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 4 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 5 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 6 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 7 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 8 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 9 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 10 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 11 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析 12 Delta Lake 的演进历程和现状优势 13 Delta Lake 的演进历程和现状优势 14 Delta Lake 的演进历程和现状优势 15 Delta Lake 的演进历程和现状优势 16 Delta Lake 的演进历程和现状优势 17 Delta Lake 的演进历程和现状优势 18 Delta Lake 的演进历程和现状优势 19 Delta Lake 的演进历程和现状优势 20 Delta Lake 的演进历程和现状优势 21 Delta Lake 的演进历程和现状优势 22 Delta Lake 的演进历程和现状优势 23 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 24 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 25 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 26 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 27 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 28 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 29 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 30 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 31 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 32 深度解析数据湖存储方案 Lakehouse 架构 33 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）34 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）35 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）36#Using Spark Packages./bin/pyspark-packages io.delta:delta-core_2.12:1.1.0 -conf spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled=false -conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension data=spark.range(0,5)data.write.format(delta).save(/tmp/delta_course/delta_table)Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）37 spark.sql(CREATE TABLE random_num USING DELTA location ”.format(/tmp/delta_course/delta_table)spark.sql(insert into random_num values(5).show()spark.sql(update random_num set id=10 where id=1).show()spark.sql(delete from random_num where id=3).show()Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）38 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）39 spark.sql(update random_num set id=10 where id=1).show()Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）40 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）41 chkpt0=spark.read.parquet(/tmp/delta_course/delta_table/_delta_log/00000000000000000010.checkpoint.parquet)chkpt0.select(*).show()Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）42 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）43 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）44 Delta Lake 数据湖基础介绍（开源版）45 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）46 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）47 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）48 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）49 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）50 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）51 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）52 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）53 Delta Lake 数据湖基础介绍（商业版）54 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 55 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 56 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 57 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 58 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 59 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 60 如何使用 Delta Lake 构建批流一体数据仓库 61 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 62 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 63 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 64 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 65 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 66 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 67 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 68 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 69 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 70 使用 DDI+Confluent 进行实时数据采集入湖和分析 71 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 72 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 73 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 74 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 75 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 76 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 77 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 78 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 79 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 80 使用 Databricks 进行零售业需求预测的应用实践 81 使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践 82 使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践 83 使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践 84 使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践 85 使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践 86 使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践 87 使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践 88 使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践 89 使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践 90 使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践 91