管理项目告警
添加联系人 登录阿里云 Databricks 数据洞察控制台 在左侧导航栏单击 项目空间 单击 项目空间 中的 告警 在 联系人 区域，单击 添加；在 联系人 对话框中，输入 姓名、手机号码 和 Email 信息。分别单击 手机号码 和 Email 所在行的 获取...
到期与欠费
本文介绍Databricks数据洞察的停服欠费策略。停服欠费说明 计费方式 停服或欠费说明 包年包月 购买的集群资源到期后立即停机。停机后168小时（7天），集群资源会被释放。按量计费 暂不支持
CreateClusterV2
调用CreateClusterV2，创建一个Databricks 数据洞察集群。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action...
数据源
本文将解答与数据源相关的问题。Q：Databricks数据洞察的支持哪些数据源？目前支持读写阿里云对象存储（OSS）的数据。Q：是否支持当前的DDI集群访问其他集群的HDFS数据？支持访问同账号下的EMR Hadoop集群上的HDFS数据。
Delta Lake 快速开始二
spark.sql("DROP DATABASE IF EXISTS {} CASCADE".format(database))spark.sql("CREATE DATABASE {} location 'oss:/dome-test/case6/'".format(database))spark.sql("USE {}".format(database))说明 您可以在 Databricks数据洞察控制台中...
机器学习开发示例
本文介绍如何使用阿里云 Databricks 数据洞察的Notebook进行机器学习开发。前提条件 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建集群，具体请参见 创建集群。已使用OSS管理控制台创建 非系统目录存储空间，详情请参见 控制台创建存储...
集群扩容
当Databricks 数据洞察集群计算资源或存储资源不足时，您可以对集群进行水平扩展。目前支持Worker 实例的扩容。扩容操作步骤 登录阿里云 Databricks 数据洞察控制台。在左侧导航栏的菜单下，单击 集群管理。选择想要扩容的集群，单击 集群...
续费流程
本文为您介绍如何手动和自动续费Databricks数据洞察(DDI)集群，以及取消自动续费。背景信息 只有包年包月集群才需要进行续费操作，按量集群是实时结算的。DDI续费方式包括手动续费和自动续费两种。前提条件 请确认包年包月集群还未到期。您...
用户管理
本文介绍如何通过Databricks 数据洞察的用户管理功能，管理集群DDI用户。DDI用户信息存储在集群自带的OpenLDAP中，主要用于在DDI集群内的身份认证。DDI用户可以用于访问链接与端口，查看组件Web UI时的用户身份认证，也可以在开启组件LDAP...
包年包月
本文主要介绍Databricks数据洞察产品使用包年包月的付费方式时计算资源的费用参考（不包含块存储的价格）。说明 公测期间创建的按量付费集群，在公测结束后，将被释放。请您提前做好作业备份。使用对象存储OSS产生的费用需要另行计算，不...
按负载伸缩规则配置
在使用Databricks数据洞察集群时，如果您无法准确的预估大数据计算的波峰和波谷，则可以使用按负载伸缩配置的策略。在Databricks数据洞察中开启弹性伸缩时，如果选择按负载配置伸缩规则，则根据以下说明配置相关参数即可。详细配置步骤请...
管理运维中心
在Databricks数据洞察控制台页面，选择所在的地域（Region）。创建的集群将会在对应的地域内，一旦创建后不能修改。在左侧导航栏，单击 项目空间。在 项目空间 页面，单击待操作项目所在行的 运行记录。单击上方的 概览 页签。展示当前项目...
管理作业
在Databricks数据洞察控制台页面，选择所在的地域（Region）。创建的集群将会在对应的地域内，一旦创建后不能修改。在左侧导航栏，单击 项目空间。在 项目空间 页面，单击待操作项目所在行的 作业编辑。在 作业编辑 区域，在需要操作的文件...
按量付费
本文主要介绍Databricks数据洞察产品使用 按量付费 的付费方式时计算资源的费用参考（不包含块存储的价格）。中国站支持的区域，包括华东1（杭州）、华东2（上海）、华南1（深圳）、华北2（北京）、华北5（呼和浩特）美国（弗吉尼亚）。下...
作业日期设置
在Databricks数据洞察控制台页面，选择所在的地域（Region）。创建的集群将会在对应的地域内，一旦创建后不能修改。在左侧导航栏，单击 项目空间。在项目空间页面，单击待操作项目所在行的 作业编辑。进行作业设置。在作业编辑页面，选择...
集群运维与监控
本文主要介绍Databricks数据洞察在集群维度的监控与告警能力。背景信息 目前Databricks数据洞察主要采用 阿里云监控 服务，完整对接DBR指标体系，实现多维度、多实例、多时段的指标图表监控，用户可以根据业务情况，灵活自定义告警规则，...
项目空间运维与监控
本文主要介绍Databricks数据洞察中项目空间具有的运维与监控能力。背景信息 项目空间的运维能力主要辅助作业开发和工作流生产，前者提供作业开发过程中的日志监控、版本监控和操作审计监控；后者兼容前者的功能，更提供针对调度场景下的...
OSS数据权限隔离
},{"Effect":"Allow","Action":["oss:Listobjects","oss:GetObject","oss:PutObject"],"Resource":["acs:oss:*:*:prod-bucket","acs:oss:*:*:prod-bucket/*"]}]} 按上述脚本示例进行权限隔离后，RAM用户在Databricks 数据洞察控制台...
开启并配置弹性伸缩
当您的业务量需求不断波动时，建议您开启弹性伸缩功能并配置相应的伸缩规则，以使Databricks数据洞察可按业务量波动来增加和减少Task节点。操作步骤 登录 阿里云Databricks控制台。在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域（Region）和资源组...
查看集群列表信息
在Databricks数据洞察控制台页面，选择所在的地域（Region）。创建的集群将会在对应的地域内，一旦创建后不能修改。在左侧导航栏中，单击 集群。集群管理 页面展示您所拥有的所有集群的基本信息，以及各集群支持的操作。参数 说明 集群ID/...
项目管理
创建Databricks 数据洞察集群后，您可以在数据开发中创建项目，并在项目中进行作业的编辑和工作流的调度。新建项目之后，您可以对项目进行管理，为项目关联集群资源、添加项目成员以及设置全局变量。前提条件 已创建集群，详情请参见 集群...
按时间伸缩规则配置
配置伸缩规则 在Databricks数据洞察中开启弹性伸缩时，如果选择按时间配置伸缩规则，则根据以下说明配置相关参数即可 伸缩规则分为扩容规则和缩容规则。集群关闭弹性伸缩功能后，所有规则会被清空，再次开启弹性伸缩功能时，需要重新配置...
访问Web UI
Databricks数据洞察集群提供了多个Web UI的访问入口，包括Notebook、Spark UI、Yarn UI和Ganglia监控。增加安全组白名单 为了用户的数据安全，DDI提供了安全组白名单机制来访问集群Web UI。默认不添加白名单是不能进行访问的，具体添加入口...
使用Databricks Delta优化Spark作业性能
OSS宽带 10Gbps 背景信息 Databricks数据洞察内置了Databricks商业版引擎，您可以利用Databricks数据洞察创建集群，实现在秒级响应时间内处理PB级别的数据。本文示例制造100亿条数据，利用Databricks Delta的Data Skipping和ZOEDER ...
Databricks Runtime
有关顶级库和其他提供的库的完整列表，请参见以下有关每个可用Runtime的文章：Databricksr Runtime 7.4 ML（测试版）Databricks Runtime 7.3 LTS ML Databricks Runtime 7.2 ML Databricks Runtime 7.1 ML Databricks Runtime 7.0 ML ...
产品性能
本文介绍Databricks数据洞察采用的企业版Spark引擎性能对比数据，Databricks Runtime（简写dbr）的性能及Delta Lake功能是本产品的核心优势。Databricks Runtime完全兼容开源版本Spark，并且相对开源Spark引擎TPC-DS平均性能有 3~5倍提升，...
Delta Engine 概述
Delta Engine 是与 Apache Spark 兼容的高性能查询引擎，提供了一种高效的方式来处理数据湖中的数据，包括存储在开源 Delta Lake 中的数据。Delta Engine 优化可加快数据湖操作速度，并支持各种工作负载，从大规模 ETL 处理到临时交互式...
表版本控制
您还可以通过设置SQL配置来设置默认协议版本：spark.databricks.delta.protocol.minWriterVersion=2(default)spark.databricks.delta.protocol.minReaderVersion=1(default)要将表升级到较新的协议版本，请使用以下DeltaTable....
Tablestore
本文介绍如何使用Databricks 读写Tablestore数据。前提条件 已创建 Tablestore实例 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建DDI集群，具体请参见 DDI集群创建。创建集群并通过knox账号访问NoteBook。使用Databricks 读写Tablestore...
MaxCompute
本文介绍如何使用Databricks 读写MaxCompute数据。前提条件 已创建 MaxCompute实例，具体参见 快速体验MaxCompute 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建DDI集群，具体请参见 DDI集群创建。创建集群并通过knox账号访问NoteBook。...
EMR HDFS
本文介绍如何使用Databricks 读写EMR HDFS文件系统数据。前提条件 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建 EMR集群，具体参见 EMR集群创建 已创建DDI集群，具体请参见 DDI集群创建。创建集群并通过knox账号访问Notebook。接入EMR ...
Java库管理
使用NoteBook引入Java依赖的三种方式 spark.jars spark.jars.packages spark.files 说明 用户做好配置之后，在启动spark任务之前（即第一次运行spark、pyspark、sparkR或者sparkSQL相关代码之前）运行spark.conf段落即可对将要启动的spark...
动态文件剪枝
DFP主要由如下几个Spark配置项控制：spark.databricks.optimizer.dynamicFilePruning（默认值为true）：表示是否使用DFP，如果为true，则启动DFP，下沉DFP的过滤器，减少扫描的数据量。如果设置为false，则不启用DFP。spark.databricks....
OSS
本文介绍如何使用Databricks 读写 OSS文件系统数据。前提条件 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建集群，具体请参见 创建集群。已使用OSS管理控制台创建 非系统目录存储空间，详情请参见 创建存储空间。警告 首次使用DDI产品...
Delta Lake 快速开始一
步骤二：创建Notebook、导入数据、进行数据分析 定义Notebook中使用的路径path%pyspark#注意需要将数据文件events.json上传至您的OSS对应bucket下，events.json数据来源Databricks站点的open/close数据 inputPath="oss:/databricks-...
CSV文件
spark spark.read.format("csv")1.hearder 选项 默认header=false%spark val path="oss:/databricks-data-source/datas/input.csv"val dtDF=spark.read.format("csv").option("mode","FAILFAST").load(path)dtDF.show(5)数据展示 header=...
通过缓存优化性能
每个节点为缓存的元数据保留的磁盘空间（以字节为单位）spark.databricks.io.cache.compression.enabled-缓存的数据是否应以压缩格式存储 INI spark.databricks.io.cache.maxDiskUsage 50g spark.databricks.io.cache.maxMetaDataCache 1g ...
常见问题（FAQ）
客户提供的加密密钥的服务器端加密 您可以通过将设置spark.databricks.delta.multiClusterWrites.enabled为来禁用多集群写入false。如果禁用它们，对单个表的写入必须来自单个集群。我可以在Databricks Runtime之外访问Delta表吗？有两种...
JindoFS
本文介绍如何使用Databricks 读写JindoFS数据源数据。前提条件 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建 EMR集群，具体参见 EMR集群创建 已创建DDI集群，具体请参见 DDI集群创建。创建集群并通过knox账号访问NoteBook。重要 版本...
JSON文件
{"key":"value3","extra_key":"extra_value3"}} 数据读取%spark val path="oss:/databricks-data-source/datas/example.json"val data_json=spark.read.format("json").load(path)data_json.show()data_json.printSchema()2.添加mode，...
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