38、模式漂移：Databricks Auto Loader的高效处理方法

模式漂移：Databricks Auto Loader的高效处理方法

1. 模式漂移的处理

在现代数据处理中，模式漂移（Schema Drift）是一个常见的挑战。随着数据源的变化，数据模式也可能会发生变化，这可能导致数据处理管道的中断或数据质量的下降。Databricks Auto Loader（AL）通过引入救援列（Rescue Column）来处理模式漂移，使得数据处理更加灵活和可靠。

1.1 模式漂移的背景

模式漂移是指数据模式在不同批次或流数据中发生变化的情况。例如，新列的添加、现有列的数据类型改变等。如果不加以处理，这些变化可能会导致数据处理失败或数据质量下降。Databricks Auto Loader提供了一种优雅的解决方案，使得数据处理管道能够自动适应这些变化，而无需人工干预。

1.2 救援列的作用

救援列是Databricks Auto Loader处理模式漂移的关键机制。当AL检测到数据模式发生变化时，它不会直接导致数据处理失败，而是将这些变化存储在救援列中。救援列通过JSON字符串负载保留了模式漂移的信息，例如新添加的列和/或不同的数据类型。这些信息可以通过Spark DataFrame或Dataset API进行解析，以分析模式漂移的具体情况。每个单独行的源文件路径也包含在救援列中，以便调查根本原因。

val driftAlDf = (spark
  .readStream
  .format("cloudfiles")
  .option("cloudFiles.format", "json")
  .option("clou