素材阁

Databricks 速查

共 25 条 Databricks 常用操作,涵盖核心概念、Notebook 与魔法、Delta Lake、Databricks CLI、作业与运维。 支持搜索与分类筛选,点击即可复制。

核心概念

Lakehouse 平台。

命令说明
工作区
集群
湖仓一体
数据治理
多语言

Notebook 与魔法

查询与变量。

命令说明
单元格魔法
SQL 单元格直接查表
PySpark 读写
复用代码
参数部件

Delta Lake

ACID 表格式。

命令说明
写 Delta 表
读 Delta 表
版本历史与回滚
Upsert
优化与小文件合并

Databricks CLI

命令与作业。

命令说明
安装与认证
文件系统操作
作业管理
集群管理
工作区文件

作业与运维

调度与性能。

命令说明
工作流
编排
SQL 仓库
加速
数据摄取

使用说明

Databricks 常用操作速查:核心概念、Notebook 与魔法、Delta Lake、Databricks CLI、作业与运维;支持搜索与分类筛选,点击即可复制。

  1. 按用途点分类:核心概念、Notebook 与魔法、Delta Lake、Databricks CLI、作业与运维。
  2. 点「命令」列复制,替换目录与作业 id 后执行。
  3. 在 Notebook 用 %sql/%python 切换语言,用 dbutils 取参数。
  4. 用 Delta 表做 ACID 读写,定期 OPTIMIZE/VACUUM 维护。

常见问题

Lakehouse 是什么?
把数据湖的开放性与数据仓库的可靠性结合:Delta Lake 在对象存储上提供 ACID 事务、版本与 schema 管理,一套数据同时服务 BI 与 ML。
Delta 和 Parquet 有何不同?
Delta 建立在 Parquet 之上,增加事务日志,带来 ACID、时间旅行(版本回滚)、upsert(MERGE) 与并发控制,更适合生产数据表。
如何做增量摄取?
用 Auto Loader 监控云存储新文件并流式/增量读入,自动跟踪已处理文件,免维护状态,是常见的入湖方式。

延伸阅读

相关工具