构建稳健的数据架构是数据管理中最具挑战性的环节之一。 从数据采集、转换、分发到最终消费，整条处理流程会因多种因素而显著不同：包括治理方式、所用工具、组织的风险画像、规模与成熟度、用例需求，以及性能、灵

在建房子之前，必须先打好坚实的地基。Medallion 架构亦然。本章作为预备性的桥段，引入我们在讨论 Medallion 架构时会反复出现的关键组件与模式，也为第 3 章的深入讲解（Medallio

在第 1 章中，我们回顾了 Spark 与 Delta Lake 的演进，并引介了 Medallion 架构。这一设计模式帮助在现代湖仓（lakehouse）中以逻辑方式组织数据：通过 Bronze

在第一部分（Part I）中，我们探讨了 Medallion 架构的分层设计——Bronze、Silver、Gold。每一层都承担关键角色：将数据从 Bronze 层的原始态逐步转化为 Gold 层可

在你已经搭建好数据平台基础之后——无论是 Microsoft Fabric 还是 Azure Databricks——就可以开始构建 Bronze 层了。Bronze 层是所有原始数据（raw dat

在第 5 章中，我们基于 Oceanic Airlines 的参考架构，探讨了 Medallion 架构中 Bronze 层的基础设计与搭建。我们审视了部署与配置，并通过大量代码片段与示例加深理解。你

在第 5 章里，我们构建了 Bronze 层，解决了在来源系统多样且复杂的前提下，仍要做出可查询结构的难题。我强调了这一基础层在稳定性与可靠性方面的重要性。进入第 6 章后，我们把重心转向 Silve

作为本书的收官，我们将探讨不断演进的 Medallion 架构如何日益与生成式人工智能（GenAI）交织在一起。¹ 传统上，Medallion 架构在 Bronze、Silver 和 Gold 各层主

在第 11 章中，我们探讨了在大型、复杂组织里日益重要的去中心化与联邦式模型在勋章（Medallion）架构中的细微差别。第 12 章将把焦点转向健全的治理与安全协议，其重要性不言而喻。 本章将全面概