45、使用Databricks Auto Loader进行模式管理和漂移场景

使用Databricks Auto Loader进行模式管理和漂移场景

1. 模式管理和漂移场景

在数据处理过程中，模式管理和漂移场景是至关重要的环节。Databricks Auto Loader (AL) 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。这意味着，除非另有说明，否则所有数据都将被视为字符串，这有助于简化数据处理的初期阶段。然而，这也意味着在后续处理中可能需要进行类型转换。

目录结构与模式版本存储

AL 存储模式版本的目录结构如下：

Schema Repository

这些文件可以通过 Spark DataFrame API 进行读取。例如：

%scala
display(dbutils.fs.ls(repoSchemaPath + "/_schemas"))

示例1：模式跟踪/管理

通过 AL 存储模式版本的目录结构，可以轻松追踪模式的历史变化。以下是具体的操作步骤：

1. 创建连接并加载数据 ： <