基于Azure Delta Lake与Databricks的医疗数据变更管理

设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks，在医疗场景下记录所有数据变更，满足合规性要求（如 GDPR），并具备回滚能力，能快速恢复误删数据（如 RESTORE TABLE table VERSION AS OF 10 ），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。

该方案通过Delta Lake的原子性事务、CDF和Time Travel，结合Databricks的分布式计算能力，实现医疗数据的全生命周期管理。通过审计日志、加密和访问控制层，确保符合GDPR要求，且恢复操作可在秒级完成。

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一、架构设计目标

1. 数据变更追踪：记录所有数据操作（插入、更新、删除）。
2. 合规性支持：满足GDPR（如数据删除权、审计日志、加密）。
3. 快速数据回滚：支持基于时间或版本的恢复（如RESTORE TABLE table VERSION AS OF 10）。
4. 高性能处理：利用Delta Lake的ACID事务和Databricks分布式计算能力。

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二、核心架构组件

组件	功能描述
Azure Data Lake Storage Gen2	存储原始医疗数据及Delta Lake表（Parquet格式 + 事务日志）。
Azure Databricks	数据处理引擎，运行PySpark代码实现ETL、版本控制、审计逻辑。
Delta Lake	提供ACID事务、Schema管理、Time Travel功能。
Azure Monitor	监控数据访问日志、审计事件，触发告警。
Azure Key Vault	管理敏感信息（数据库凭据、加密密钥），符合GDPR加密要求。

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三、详细实现步骤

1. 环境初始化

# 配置Delta Lake和Databricks环境
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("HealthcareDataCompliance") \
    .config("spark.databricks.delta.properties.defaults.enableChangeDataFeed", "true") \
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") \
    .config(