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lakehouse no catálogo

um workspace pode ter vários lakehouses — é comum, por exemplo, ter um lakehouse por camada do medallion (bronze, silver, gold) ou um lakehouse por domínio de negócio (vendas, financeiro, marketing). o catálogo trata cada lakehouse como uma pasta de topo dentro do workspace, e todas as tabelas gravadas nele aparecem agrupadas ali.

como o agrupamento funciona

cada tabela do catálogo pertence a exatamente um lakehouse. quando um workflow grava dados através de um nó de camada (bronze/silver/gold) ou de um nó de escrita no lakehouse, a plataforma resolve automaticamente em qual lakehouse do workspace aquele dado deve cair — normalmente pelo nome configurado no nó, casando com o nome do lakehouse criado no workspace.

isso significa que, do ponto de vista de quem está no catálogo, não é preciso saber qual pipeline escreveu o dado: basta abrir o lakehouse correto e a tabela vai estar lá, sempre que a última execução tiver sido bem-sucedida.

organizando por convenção de nomes

uma prática comum é criar lakehouses com os nomes bronze, silver e gold no workspace, refletindo o estágio de maturidade do dado (bruto → tratado → pronto para consumo). isso deixa o catálogo auto-explicativo: quem está buscando um dado "pronto para análise" já sabe que deve olhar primeiro no lakehouse gold.

não existe limite artificial de quantos lakehouses um workspace pode ter. isso permite, por exemplo:

  • separar dados sensíveis (RH, financeiro) em um lakehouse com regras de PII masking mais restritas;
  • isolar experimentos ou dados de sandbox em um lakehouse próprio, sem misturar com os dados de produção;
  • espelhar a estrutura organizacional da empresa (um lakehouse por área de negócio).

o catálogo simplesmente lista tudo o que existe, respeitando o controle de acesso do workspace — veja RBAC para como restringir quem enxerga cada workspace.

veja também

para criar, renomear e gerenciar lakehouses (incluindo upload manual de arquivos e download de tabelas), veja a seção lakehouse desta documentação.