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Databricks可观测性监控工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
412
本技能提供全面的Databricks平台可观测性支持。用户可以通过查询系统表，监控作业运行历史、追踪集群资源使用和成本消耗，找出性能瓶颈的慢查询，并进行安全审计。适用于构建监控仪表板、保障数据管道稳定性和优化资源使用。
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Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。
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Databricks生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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达方API限流重试与幂等性处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的解决方案，用于处理与达方（Databricks）API交互时遇到的速率限制和限流问题。内容涵盖了指数退避（Exponential Backoff）、抖动（Jitter）算法、令牌桶（Token-Bucket）限速器以及幂等性设计，确保了批量和并发的API调用稳定可靠，有效避免了API返回的429错误。
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Databricks参考架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。
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Databricks SDK生产级模式

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本技能集锦了使用Databricks Python SDK的生产级最佳实践。它涵盖了核心模式，包括单例客户端管理、结构化异常处理（区分瞬时/永久错误）、使用上下文管理器控制集群生命周期，以及构建类型安全的Job定义。确保您的代码具有高度的健壮性和可维护性，适用于构建企业级的数据集成应用。
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Databricks安全与权限管理

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本指南详细介绍了如何在Databricks环境中实施全面的安全措施。涵盖了基于范围的秘钥管理、使用Unity Catalog实现最小权限原则、API Token的审计与轮换，以及通过列级/行级安全功能进行数据脱敏和访问控制，确保数据治理和合规性。
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Databricks版本升级与迁移

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户完成Databricks平台的版本升级和数据迁移工作。内容涵盖DBR版本的兼容性检查、从Hive Metastore到Unity Catalog的迁移流程（包括SYNC/CTAS等方法），以及更新过时的API接口，确保数据管道能够平稳过渡到最新平台版本。
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配置 Databricks Webhooks 与事件通知

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标（如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty），并在作业生命周期事件（成功、失败、启动）时触发警报。此外，还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警，用于关键数据管道的监控。
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Datagma 自动化流程

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
414
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Datagma 工具集，先发现工具再核实连接，最后执行合规工作流，强调实时 schema、会话复用与 memory 参数的使用。
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Go持久化工作流最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建高可靠、容错Go应用程序的最佳实践。它详细指导了如何在现有Go代码中集成DBOS、定义和管理复杂工作流及步骤，并利用队列实现健壮的并发控制。适用于需要构建复杂、可靠的异步流程的场景。
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使用DBOS构建可靠工作流

dbos-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于使用DBOS构建可靠、容错的Python应用的最佳实践指南。它指导开发者如何在现有代码中集成DBOS，创建复杂的任务流（workflows）和步骤（steps），以及如何使用队列等机制进行并发和通信管理。
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