archivo de documentación de Azure Databricks

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

• Aprovisionamiento SCIM a nivel de área de trabajo
• Acceso condicional

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

• Run MLflow Projects on Azure Databricks
• Inicio rápido: R
• Quickstart Java y Scala

Blocs de notas

• EDA sin código con bamboolib

Asociados

• Conexión a SQL Workbench/J
• Excel (controlador ODBC)

Notas de la versión

• Databricks ligero
• Nota de la versión de disponibilidad general de Unity Catalog

Repos y control de código fuente de Git

• Control de versiones del cuaderno de Git (heredado)

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 bibliotecaspark-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