44、Databricks Auto Loader的高级特性

Databricks Auto Loader的高级特性

1. 引言

在数据工程和数据处理领域，Databricks Auto Loader（AL）已经成为不可或缺的工具。它不仅简化了数据摄入的过程，还提供了强大的模式管理和数据治理功能。本文将深入探讨Databricks Auto Loader的高级特性，帮助你更好地理解和应用这一工具，从而提升数据处理的效率和可靠性。

2. 模式管理

2.1 模式跟踪与管理

Databricks Auto Loader通过指定一个位置目录路径来追踪架构版本、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。这里展示了AL存储架构版本的目录结构。这些文件可以通过Spark DataFrame API进行读取。

架构仓库

val rawAlDf=(spark
  .readStream.format("cloudfiles")
  .option("cloudFiles.format","json")
  .option("cloudFiles.schemaLocation", repoSchemaPath)// schema history tracking
  .load(jsonSchema1Path)
)

rawAlDf.printSchema