2、深入了解 Azure Databricks：功能、架构与使用指南

深入了解 Azure Databricks：功能、架构与使用指南

1. Apache Spark 的局限与 Azure Databricks 的诞生

Apache Spark 凭借内存处理设计，能在大型数据集上快速运行，拥有类 SQL 接口，面向对象的设计也便于理解和编写代码，还有庞大的支持社区。然而，它也存在一些局限性：
- 用户需提供数据库基础设施来存储信息。
- 内存处理特性虽提升了运行速度，但对内存要求较高。
- 不适用于实时分析。
- 具有一定的复杂性和学习曲线。
- 作为开源项目，缺乏专门的培训和客户支持。

为解决这些问题，Azure Databricks 应运而生。它是一个基于云的平台，以 Apache Spark 为后端，并在此基础上添加了一系列功能：
- 高度可靠的数据管道
- 大规模数据科学
- 简单的数据湖集成
- 内置安全性
- 自动集群管理

此外，Azure Databricks 由微软和 Apache Spark 团队联合开发，能轻松与其他 Azure 产品（如 Blob 存储和 SQL 数据库）以及 AWS 服务（如 S3 存储桶）集成，还有专门的支持团队为平台客户提供帮助。

2. Azure Databricks 的特性

Azure Databricks 具有众多特性，使其成为数据团队的理想工具：
- 与所有 Azure 资源（如存储账户）建立高速连接。
- 集群可根据使用情况自动扩展和终止。
- 对 SQL 进行优化。
- 与 BI 工具（如 Power BI 和