Nota
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Importante
Esta documentación se ha retirado y es posible que no se actualice. Los productos, servicios o tecnologías mencionados en este contenido ya no se admiten.
En este archivo, puede encontrar versiones anteriores de documentación para Azure Databricks productos, características, API y flujos de trabajo.
Administración
Calcular
- Crear interfaz de usuario de clúster (heredada)
- Vista previa de la interfaz de usuario del clúster
- Instalación de una biblioteca con un script de inicialización (heredado)
- Scripts de inicialización con nombre de clúster (heredado)
- Scripts de inicialización global (heredado)
Herramientas de desarrollo
- Paneles heredados
- Migrar desde paneles heredados
- Quitar características antiguas de la tabla Delta
- UniForm IcebergCompatV1 heredado
- Leer tablas de Databricks desde clientes Apache Iceberg (heredado)
- Escrituras transaccionales en el almacenamiento en la nube con DBIO
- Tabla de Hive (antigua)
- Optimización de la combinación de sesgo mediante sugerencias de sesgo
- Koalas
-
Gestionar bibliotecas con comandos de
%conda(legado) - Bibliotecas de áreas de trabajo (heredado)
- Exploración y creación de tablas en DBFS
- FileStore
- Búsqueda de archivos en DBFS
- CLI de Databricks heredada
- ¿Qué es dbx de Databricks Labs?
- dbutils.library
- Migración de Apache Spark a la versión 3.x
- VSCode con carpetas de Git
- Directorio del área de trabajo de VSCode
- Proveedor de recursos de Pulumi Databricks
Gobernanza
- Metastores externas (heredado)
- Creación de un almacenamiento administrado de Unity Catalog mediante una entidad de servicio (heredada)
- Transición de la versión beta de ABAC a versión preliminar pública
- Actualización a la herencia de privilegios
- Acceso directo a credenciales (heredado)
Aprendizaje automático e inteligencia artificial
- Servicio optimizado de LLM
- Migrar puntos de conexión de servicio de LLM optimizados a rendimiento aprovisionado
- Modelo de servicio (heredado)
- Uso compartido de tablas de características entre áreas de trabajo (heredadas)
- Exportación de modelos de ML en MLeap
- Entrenamiento distribuido con TensorFlow 2
- Horovod
- Inferencia de modelos mediante Hugging Face Transformers para el NLP
- Entrenar un modelo de PySpark y guardarlo en formato MLeap
-
Configuración y consideraciones para
ai_generate_text() -
Análisis de las reseñas de los clientes con
ai_generate_text()y OpenAI - Apache Spark MLlib y seguimiento de MLflow automatizado
- Carga de datos mediante Petastorm
MLflow
Blocs de notas
Asociados
Notas de la versión
Repos y control de código fuente de Git
Seguridad
- Esquemas de registros de auditoría para el monitoreo de seguridad
- Mejores prácticas de las políticas de cómputo
Almacenamiento
- Conectar Azure Databricks y Azure Synapse con PolyBase (legado)
- Azure Blob Storage como origen de archivos con Azure Queue Storage (legado)
- Azure Cosmos DB
- Structured Streaming escribe en Azure Synapse
- Neo4j
-
Leer y escribir datos XML mediante la biblioteca
spark-xml - Conexión a sistemas externos
- Consulte de bases de datos con JDBC
- Consultar PostgreSQL con Azure Databricks
- Query MySQL con Azure Databricks
- Consultar MariaDB con Azure Databricks
- Consultar SQL Server con Azure Databricks
- Uso del conector de Databricks para conectarse a otra área de trabajo de Databricks
- Selección de Amazon S3
- MongoDB
- Casandra
- Couchbase
- ElasticSearch
- Google BigQuery
- Leer y escribir datos de Snowflake
- Consultar datos en Azure Synapse Analytics
- Conectar a Azure Synapse Analytics piscina dedicada
- Consultar Amazon Redshift mediante Azure Databricks
- Bases de datos SQL mediante el conector de Apache Spark
- Configurar la captura de DDL y la evolución del esquema
- Habilitar el seguimiento de cambios en Microsoft SQL Server
- Enable CDC integrado en Microsoft SQL Server
- Configuración de las credenciales de almacenamiento de Delta
- Conéctese a Azure Blob Storage con WASB (legado)
- Tutorial: Conectarse a Azure Data Lake Storage
- Configurar el acceso al almacenamiento de objetos en la nube para Azure Databricks mediante patrones heredados
- Conexión a Azure Data Lake Storage y Blob Storage
- Acceso al almacenamiento mediante un principal de servicio y Microsoft Entra ID (Azure Active Directory)
- Conectarse a Google Cloud Storage
- Conectarse a Amazon S3