Databricks使用指南：数据读写与集群配置

"Project DNA Databricks Guide 是一个关于如何使用Databricks进行数据操作的文档，涵盖了历史、环境设置、挂载点信息以及Python编程的相关知识。文档中提到了如何在Databricks集群上安装库，并展示了读取和写入数据的通用语法，包括两种不同的方法。" 在Databricks环境中，Python被广泛用于数据处理，特别是通过Apache Spark API。以下是对文档中提到的一些关键知识点的详细解释： 1. **背景**：Project DNA Databricks Guide可能是一个项目团队用来指导成员使用Databricks平台进行数据处理的文档。Databricks是基于Apache Spark的云服务，提供了一个协作的工作环境，便于数据科学家和工程师进行大数据分析。 2. **环境**：文档提到了两个挂载点——"Rawzone"和"Curzone"，它们都是在Databricks中用于存储和访问数据的目录。例如，`dbfs:///mnt/raw_zone`是原始数据区，而`dbfs:///mnt/cur_zone`是当前工作区。DBFS（Databricks File System）是一个分布式文件系统，用于在Databricks集群间共享数据。 3. **挂载点**：挂载点允许用户将外部数据源（如AWS S3或Azure Blob存储）连接到Databricks的DBFS，以便在Spark作业中使用。在Databricks中，可以通过配置集群来创建和管理挂载点。 4. **Databricks Cluster配置**：配置Databricks集群涉及到选择合适的硬件规格（如节点数、内存和CPU），并安装必要的库。文档指出，目前的安装库过程是通过向特定人员（Kobe）发送邮件请求帮助。 5. **库安装**：在Databricks中安装Python库通常是通过Databricks的Libraries功能完成的，它可以自动将库分发到集群的所有节点。然而，文档中的现有流程似乎依赖于手动干预，这可能不是一个自动化和高效的过程。 6. **读取数据**：在Python中，使用`spark.read`函数可以读取各种数据格式。文档提供了两种方法： - 方法1：使用`.format()`指定文件格式，然后通过`.option()`设置选项，最后用`.load()`加载文件路径。 - 方法2：对于内置的Spark文件格式，可以直接调用如`.read.csv()`，然后设置选项和加载路径。 7. **写入数据**：写入数据也有类似的方法： - 方法1：使用`.write.format()`指定输出格式，`.mode()`定义保存模式（如追加、覆盖或忽略），再设置选项和加载路径。 - 方法2：对于某些内置格式，可以直接使用如`.write.csv()`，然后设置模式和选项。 8. **注意**：文件路径支持通配符“*”来匹配多个文件，例如`/tmp/*.csv`可以匹配所有位于`/tmp`目录下的CSV文件。 以上就是Databricks Guide中涉及的主要知识点，这些知识对于在Databricks环境中进行数据处理和分析是非常基础且重要的。