36、使用Databricks Auto Loader管理数据模式变化与漂移场景-优快云博客

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使用Databricks Auto Loader管理数据模式变化与漂移场景

1. 引言

在数据工程领域，处理数据模式（schema）的变化和漂移是至关重要的。尤其是在数据湖环境中，随着数据源的多样性增加，模式变化和漂移问题变得更加复杂。Databricks Auto Loader (AL) 提供了一系列强大的功能，帮助数据工程师高效管理这些变化，确保数据处理的可靠性和一致性。本文将详细介绍如何使用Databricks Auto Loader来管理和处理模式变化及漂移场景，确保数据处理的高效性和准确性。

2. 模式跟踪和管理

Databricks Auto Loader通过指定一个位置目录路径来追踪模式版本、元数据和输入数据随时间的变化。这些功能对于追踪数据血统的历史非常有用，并且与Delta Lake事务日志的 DESCRIBE HISTORY 和时间旅行功能紧密集成。

默认情况下（对于JSON、CSV和XML文件格式），AL会将所有列的数据类型推断为字符串，包括嵌套字段。这使得模式管理更加简单，同时避免了复杂的模式推断过程。

目录结构

以下是AL存储模式版本的目录结构示例。这些文件可以通过Spark DataFrame API进行读取。

graph TD;
    A[Schema Repository] --> B[rawBasePath + "/iot-schema-1.json"];
    A --> C[rawBasePath + "/iot-schema-2.json"];