Archive de la documentation Databricks

important

Cette documentation a été retirée et pourrait ne pas être mise à jour. Les produits, services ou technologies mentionnés dans ce contenu ne sont plus pris en charge.

Dans cette archive, vous pouvez trouver des versions antérieures de la documentation pour les produits, fonctionnalités, APIs et workflows Databricks.

Administration

• Provisionnement SCIM au niveau du Workspace

compute

• Créer l'interface utilisateur de cluster (héritée)
• Aperçu de l'interface utilisateur du cluster
• Bonnes pratiques en matière de politiques de compute

Outils de développement

• Tableaux de bord hérités
• Migrer depuis d'anciens tableaux de bord
• Gérer les bibliothèques avec %conda commandes (hérité)
• Supprimer des fonctionnalités de table Delta (hérité)
• Explorer et créer des tables dans DBFS
• Écritures transactionnelles vers le stockage cloud avec DBIO
• Parcourir les fichiers dans DBFS
• FileStore
• Table Hive (hérité)
• koalas
• Optimisation de la jointure asymétrique à l'aide d'indicateurs d'asymétrie
• UniForm IcebergCompatV1 hérité
• Lisez les tables Databricks à partir de clients Apache Iceberg (héritée)
• Bibliothèques Workspace (hérité)
• Qu'est-ce que dbx de Databricks Labs ?
• dbutils.library
• VSCode avec des dossiers Git
• Répertoire Workspace VSCode
• Fournisseur de ressources Pulumi Databricks

Gouvernance

• Métastores externes (hérités)
• Transition d'ABAC Beta à la préversion publique

Machine learning et IA

• Chargez les données à l'aide de Petastorm.
• Exportation du Modèle de machine learning MLeap ML
• Entraînez un modèle PySpark et enregistrez-le au format MLeap.
• Formation distribuée avec TensorFlow 2
• Horovod
• Inférence de modèle utilisant Hugging Face Transformers pour le NLP
• Déployez le modèle MLeap sur SageMaker
• Apache Spark MLlib et suivi MLflow automatisé
• Déploiement de modèles (hérité)

MLflow

• Exécuter des projets MLflow sur Databricks
• Démarrage rapide R
• Démarrage rapide Java et Scala

Notebook

• EDA sans code avec bamboolib.

Partenaires

• Se connecter à SQL Workbench/J
• Excel (Driver ODBC)

Notes de version

• Note de publication GA de Unity Catalog

Stockage

• Neo4j
• Lisez et écrivez des données XML à l'aide de la bibliothèque spark-xml.
• Connecter aux systèmes externes
• Interroger les bases de données à l'aide de JDBC
• Interroger PostgreSQL avec Databricks
• Interroger MySQL avec Databricks
• query MariaDB avec Databricks
• Interroger SQL Server avec Databricks
• Utilisez le connecteur Databricks pour vous connecter à un autre Workspace Databricks.
• Interrogez Amazon Redshift à l'aide de Databricks.
• Amazon S3 Select
• MongoDB
• Cassandra
• Couchbase
• Elasticsearch
• Google BigQuery
• Lire et écrire des données depuis Snowflake
• Interroger les données dans Azure Synapse Analytics
• Connecter au pool dédié Azure Synapse Analytics
• Configurer la capture DDL et l'évolution des schémas
• Activez le suivi des modifications dans Microsoft SQL Server.
• Activer le CDC intégré dans Microsoft SQL Server
• Configurer les informations d'identification de stockage Delta
• Connectez-vous à Azure Blob Storage avec WASB (hérité)
• Configurer l'accès au stockage d'objets cloud pour Databricks à l'aide de modèles hérités
• Connectez-vous à Amazon S3
• Source de fichiers Azure Blob Storage avec Azure Queue Storage (hérité)
• Azure Cosmos DB
• Structured Streaming écrit vers Azure Synapse
• Connexion de Databricks et d'Azure Synapse avec PolyBase (hérité)