37、模式演变：Databricks Auto Loader的深度解析

模式演变：Databricks Auto Loader的深度解析

1. 引言

在数据处理和分析领域，模式演变是一个常见的挑战。随着业务需求的变化，数据结构也会随之改变。传统的数据处理工具在面对模式演变时常常显得力不从心，导致数据处理效率低下，甚至出现数据丢失或错误。Databricks Auto Loader (AL) 通过其强大的模式演变功能，帮助数据工程师和分析师轻松应对这一挑战。本文将详细介绍如何使用Databricks Auto Loader处理模式演变，确保数据结构的灵活性和一致性。

2. 动态模式推断

AL通过动态模式推断（schema inference）自动合并新列，并更新模式JSON，将其作为新版本存储在指定的模式存储库位置。这使得新模式可以在增量处理期间自动应用。动态模式推断避免了昂贵且缓慢的全数据集扫描来推断模式，而是通过采样数据集的样本来确定嵌套结构。以下是配置动态模式推断的代码示例：

val inferAlDf = (spark
  .readStream
  .format("cloudfiles")
  .option("cloudFiles.format", "json")
  .option("cloudFiles.schemaLocation", repoSchemaPath)
  .option("cloudFiles.inferColumnTypes", true) // schema inference
  .load(jsonSchema1Path)
)

inferAlDf.printSchema