Udostępnij za pośrednictwem


Przesyłanie strumieniowe w usłudze Azure Databricks

Usługi Azure Databricks można używać do pozyskiwania, przetwarzania, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji niemal w czasie rzeczywistym na potrzeby przesyłania strumieniowego danych.

Usługa Azure Databricks oferuje wiele optymalizacji przesyłania strumieniowego i przetwarzania przyrostowego, w tym:

Usługa Delta Lake udostępnia warstwę magazynu dla tych integracji. Zobacz Delta table streaming reads and writes (Odczyty i zapisy w tabeli delty).

Aby zapoznać się z obsługą modelu w czasie rzeczywistym, zobacz Obsługa modelu w usłudze Azure Databricks.

  • Samouczek

    Poznaj podstawy niemal w czasie rzeczywistym i przyrostowe przetwarzanie za pomocą przesyłania strumieniowego ze strukturą w usłudze Azure Databricks.

  • Pojęcia

    Poznaj podstawowe pojęcia dotyczące konfigurowania obciążeń przyrostowych i niemal w czasie rzeczywistym za pomocą przesyłania strumieniowego ze strukturą.

  • Przesyłanie strumieniowe stanowe

    Zarządzanie informacjami o stanie pośrednim zapytań przesyłania strumieniowego ze strukturą może pomóc w zapobieganiu nieoczekiwanym opóźnieniu i problemom produkcyjnym.

  • Zagadnienia dotyczące środowiska produkcyjnego

    Ten artykuł zawiera rekomendacje dotyczące konfigurowania obciążeń przetwarzania przyrostowego w środowisku produkcyjnym za pomocą przesyłania strumieniowego ze strukturą w usłudze Azure Databricks w celu spełnienia wymagań dotyczących opóźnień i kosztów aplikacji w czasie rzeczywistym lub wsadowych.

  • Monitorowanie strumieni

    Dowiedz się, jak monitorować aplikacje przesyłania strumieniowego ze strukturą w usłudze Azure Databricks.

  • Integracja wykazu aparatu Unity

    Dowiedz się, jak korzystać z wykazu aparatu Unity w połączeniu ze strukturą przesyłania strumieniowego w usłudze Azure Databricks.

  • Przesyłanie strumieniowe za pomocą funkcji delta

    Dowiedz się, jak używać tabel usługi Delta Lake jako źródeł przesyłania strumieniowego i ujścia.

  • Przykłady

    Zobacz przykłady użycia przesyłania strumieniowego ze strukturą platformy Spark z usługą Cassandra, usługą Azure Synapse Analytics, notesami języka Python i notesami Języka Scala w usłudze Azure Databricks.

Usługa Azure Databricks ma określone funkcje do pracy z częściowo ustrukturyzowanymi polami danych zawartymi w avro, protokołu i ładunkami danych JSON. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz:

Dodatkowe zasoby

Platforma Apache Spark udostępnia przewodnik programowania przesyłania strumieniowego ze strukturą, który zawiera więcej informacji na temat przesyłania strumieniowego ze strukturą.

Aby uzyskać informacje referencyjne dotyczące przesyłania strumieniowego ze strukturą, usługa Databricks zaleca następujące dokumentacja interfejsu API platformy Apache Spark: