分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Databricks   #大数据   ◆ 发布于: 2025-02-16 20:00:33

如果大家对于什么是Databricks Delta Lake Table History还不是太清楚，那么你一定要参考Databricks的官方文档: https://docs.databricks.com/en/delta/history.html, 这篇官方文档里详细的描述了什么是Delta Lake的Table History， 以及主要支持的场景: Time Travel Query。

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Databricks   #Spark   ◆ 发布于: 2025-02-15 18:34:02

如果想要使用Azure Databricks Struct Stream存取Azure HDInsight Kafka，需要满足一些必要的条件： Azure HDInsight不允许通过公网存取Kafka服务，客户端或者应用要存取这个服务，必须通过适当的途径连入Azure HDInsight的虚拟网络里。 Azure HDInsight Kafka服务默认情况下不能通过IP地址访问，需要更改它的配置，使得该服务可以通过IP地址进行访问。

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Databricks   ◆ 发布于: 2024-01-16 15:54:13

在Azure Databricks上创建视图，然后查询该视图时候发现没有返回任何结果

分类:  故障排查    ◆ 标签:  #Databricks   #大数据   ◆ 发布于: 2023-08-07 22:14:07

最近遇到一个案例：起初我们是想在Databricks里通过pyodbc访问访问外部的数据，这个简单，写一个脚本，然后把这个脚本放置到集群的初始化脚本里，安装必要的库就行了。脚本如下： #!/bin/sh curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | apt-key add - curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/16.04/prod.list > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list sudo apt-get update sudo ACCEPT_EULA=Y apt-get install msod

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:56:24

在学习Databricks的内存管理时，我发现在stackoverflow上有一篇非常好的案例，我总结了一下这个案例并分享给大家。 用户场景 用户在本机写了一个Spark的应用。这个应用从本地读取14KB的文本文件，读入Spark之后，然后对这部分数据进行一定的转换操作，最后存储到数据库中。 使用的环境是: 8个Core，16G物理内存。 Java max heap size被设为了12G. 然后用户使用如下的命令提交任务到Spark本地执行：

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #入门   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:54:40

我开始学习Azure Databricks的时候遇到的最大困难是没有搞清楚Azure Databicks里面各种各样的名词和概念，这极大的阻碍了我学习该服务的热情和进度。认识到了这个问题之后，我调整了自己的方向，花了一些时间整理了Azure Databricks的基本结构，以及众多的工具和名词，后面再学习这个服务就感觉顺畅了很多，我将这个学习过程记录下来，就有了这个系列的入门文章了。 学习Azure Databricks的时候首先要明确的是Azure Databricks是为谁准备的平台？

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:52:08

我们之前有一篇文章就用户的案例提及了Databricks的内存管理，我们本章计划再次深入学习一下内存管理。虽然Databricks是基于Spark开发的平台，但是Databricks的部署和用户自己搭建的Spark集群在配置上还是有不一样的地方。 谁在管理内存 所有的Spark应用都是运行在JVM的进程内的，对于JVM来说，它主要是通过GC来管理内存，而GC对于Spark的内存使用模式是一无所知的，也就是说Spark需要自己管理内存。相对于GC， Spark管理的内存其模式相对固定，它管理的内存主要是被分成两大块，Execute Memory和Storage Memory, 同时Spark应用运行时还有一块内存称为保留内存，需要注意的是这块内存并不是由Spark来管理的，而是由JVM

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:50:01

如果发现Azure Databricks Workspace被删除了，可以通过Azure Portal的Activity log检查谁删除了Azure Databricks Workspace, 具体步骤如下： 登录到Azure Portal。 在搜素框里搜索Activity, 然后选择Activity Log, 如下图：

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:46:44

在阅读这篇文章之前需要了解用户问题背景，您可以通过如下链接了解到： 我们之前一篇文章学习通过调整JDBC源配置提高并行度来缓解客户的问题，这是个比较好的解决方案，也是我们和Databricks的团队仔细讨论过的方案，是比较稳妥的做法。为了更好的理解客户的问题发生原因，我们还可以从Databricks的内存管理上入手，来讨论和学习如何从内存上缓解类似的问题。 Databricks是基于Spark的云平台，因此在架构上、内存管理上和传统的Spark会有区别，不过组件结构也是由driver和executor组成的，drvier和executor的分工也很明确： driver的主要负责： 创建SparkContext和SparkSession, 并运行用户代码中的main()

分类:  Azure Databricks    ◆ 标签:  #Azure   #Databricks   ◆ 发布于: 2023-06-18 19:43:36

我们之前的文章介绍了这个用户案例的背景，要学习本章需要认真了解一下背景，您可以通过如下的链接访问：<> 上篇结束时我们谈到过有两个解决方案可以缓解这个问题： 优化客户导入数据的代码，使用JDBC数据源的配置项提升数据导入的并行度，避免发生Out Of Memory这样的问题。 优化集群的配置，调整Spark运行过程中使用到内存环境, 避免发生Out OF Memory的问题。 我们本节来学习和讨论方案一，优化JDBC源配置。 我们可以使用如下的方式来缓解： 优化pushdown query限制数据集，分批次导入数据集。 根据JDBC数据源的配置选项，优化并行配置。 根据JDBC数据源配置选项，配置fetchsize， 优化导入效率。 我们现在来学习这三个方案