Databricks 学习计划
以下是我设想的三步学习计划。
第 1 步：掌握 Databricks 基础
以打牢 Databricks 基础为起点，开启您的学习之旅。
数据管理
高效管理数据是任何数据平台的核心，Databricks 借助强大的工具简化了大规模加载、转换与组织数据的过程。下面概述 Databricks 中数据管理的关键方面：
加载数据
Databricks 支持多种数据源，便于从结构化、半结构化与非结构化格式中摄取数据。
- 支持的数据格式：CSV、JSON、Parquet、ORC、Avro 等。
- 数据源： AWS S3、Azure Data Lake、Google Cloud Storage 等云存储系统，以及关系型数据库与 API。
- Auto Loader： Databricks 提供的一项功能，可从云存储以可扩展、增量的方式简化数据加载，适合持续增长的数据集。
转换数据
数据摄取后，Databricks 提供强大工具进行清洗与转换，以便为分析或机器学习工作流做好准备。
- DataFrame： 提供直观的转换方式，类似 SQL 或 Python 中的 pandas。您可以轻松进行筛选、聚合与关联。
- SparkSQL： 如果您熟悉 SQL，可直接使用 SQL 命令查询与操作数据。
- Delta Lake： 借助 Delta Lake 的模式约束、版本管理与实时一致性，增强数据转换。
管理数据
Databricks 可在工作流的不同阶段实现数据的无缝管理。
- 数据湖仓（Data Lakehouse）： Databricks 融合数据湖与数据仓库的优势，提供覆盖所有数据需求的统一平台。
- 分区（Partitioning）： 通过为数据集分区来优化性能与存储，加速查询与处理。
- 元数据处理（Metadata Handling）： Databricks 会自动跟踪与更新数据集的元数据，简化数据治理与查询优化。
Apache Spark 基础
熟悉 Spark 的核心概念，包括：
- RDD（弹性分布式数据集）： 分布式计算的基础数据结构。
- DataFrame： 面向结构化数据的高级抽象，实现高效处理与分析。
- SparkSQL： 用于在 Spark 中查询与操作数据的 SQL 接口。
推荐资源
- Databricks Academy：从 Fundamentals 学习路径开始，按部就班地学习。
- 跟随 DataCamp 的 Introduction to DataBricks 课程入门，了解该平台的基础。
- 您也可参考常用云服务商的文档来开始使用 Databricks。例如，Azure 提供了不错的 Databricks 入门内容。
第 2 步：动手实践 Databricks
学习任何新工具（包括 Databricks）最有效的方法就是动手实践。将所学概念应用于真实场景，不仅能增强信心，还能加深对平台强大能力的理解。
参与小型项目
实践项目是探索 Databricks 功能并培养关键技能的绝佳方式。以下是一些入门项目：
- 构建端到端数据工程项目
- 在 Databricks 上实现 ETL 流程，体验完整的数据工程工作流。
- 从 AWS S3 或 Azure Blob Storage 等云存储服务中抽取数据。
- 使用 Spark 对数据进行清洗、去重与聚合等转换。
- 将处理后的数据加载到 Delta 表，以便高效查询与存储。
- 通过创建仪表板或报告，对处理后的数据进行可视化展示，提升价值。
- 参考：点此跟随项目。
您还可以在这个面向项目的学习网站上找到许多其他项目（从中级到高级）。这些项目不仅能巩固核心概念，也能为更复杂的数据工程与机器学习工作流做好准备。
使用 Databricks Community Edition 实验室
Databricks Community Edition 提供免费的云端环境，非常适合用于试验。您可以用它来访问：
- 预构建实验室：面向实操的实验室，帮助您掌握集群、笔记本与 Delta Lake 等关键技能。
- 交互式笔记本：直接在 Databricks 笔记本中练习编程，支持 Python、SQL、Scala 与 R。
- 协作功能：尝试实时协作工具，模拟团队项目场景。
展示您的技能
打造多样化的作品集是展示专业能力的绝佳方式。记录与呈现项目与构建项目同样重要。您可以在 GitHub 或个人网站上：
- 提供每个项目的详细说明，包括目标、使用工具与成果。
- 分享带有清晰文档的代码仓库，便于他人访问。
- 附上截图、示意图或仪表板等可视化内容来展示结果。
- 撰写博文或项目摘要，突出挑战、解决方案与关键收获。
将动手经验与打磨完善的作品集相结合，您将更有效地展现专业实力，并在竞争激烈的 Azure 生态中脱颖而出。
第 3 步：深入专业领域
- 数据工程：建议重点关注 Delta Lake 与流处理。
- 机器学习：建议学习 MLflow，用于模型跟踪与部署。
- 认证：包括 Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 与 Databricks Certified Professional Data Scientist 等认证。
当您掌握了 Databricks 基础并积累了实操经验，下一步就是聚焦与职业目标相契合的专业方向。无论您对数据工程、机器学习感兴趣，还是希望通过认证来验证技能，这一步都将帮助您构建高级能力。
数据工程
数据工程是构建可扩展数据管道的核心，Databricks 为此提供了强大工具。要在该领域进阶：
| 重点方向 | 关键活动与学习目标 |
|---|---|
| 学习 Delta Lake | 理解 Delta Lake 通过 ACID 事务与模式约束等特性确保数据可靠性与一致性的作用 了解 Delta Lake 如何在统一平台上支持批处理与流式处理 练习创建、查询与优化 Delta 表以实现高性能分析 |
| 深入流处理 | 学习 Spark Structured Streaming，构建实时数据管道 尝试事件流处理、日志分析与实时仪表板等用例 学习如何将流式数据与 Delta Lake 集成，以实现持续的数据流管理 |
机器学习
Databricks 的机器学习生态加速了模型开发与部署。要在该领域专精：
| 重点方向 | 关键活动与学习目标 |
|---|---|
| 精通 MLflow | 使用 MLflow 跟踪实验、记录参数并评估模型指标 了解 MLflow Model Registry 管理模型从开发到生产全生命周期 探索面向生成式 AI 的高级特性，用于创建聊天机器人与文档摘要等应用 |
| 聚焦部署 | 练习将机器学习模型部署为 REST API，或结合 Azure ML、Amazon SageMaker 等框架 尝试使用 Databricks Model Serving 来高效扩展部署 |
| 引入高级库 | 在 Databricks 中使用 TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face Transformers 构建复杂模型。 |
获取认证
认证能验证您的专业能力，并让您在就业市场中脱颖而出。Databricks 提供多项针对不同角色与技能水平的认证：
| 认证 | 说明 |
|---|---|
| Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark | 面向开发者，聚焦 Spark 编程概念、DataFrame API 与 Spark SQL。 |
| Databricks Certified Data Engineer Associate | 涵盖使用 Delta Lake 构建可靠数据管道与为分析优化数据存储等关键技能。 |
| Databricks Certified Professional Data Scientist | 面向高级从业者，考察使用 Databricks 工具构建、部署与监控机器学习模型的能力。 |
Databricks 学习资源
课程与教程
- Databricks Academy：提供涵盖数据工程、机器学习与 Databricks SQL 等核心主题的官方培训路径。非常适合获取认证并掌握 Databricks 工具。
- DataCamp：提供面向初学者的Databricks 入门课程以及面向认证的进阶指南。
- Coursera 与 edX：由顶尖学府与行业专家开设课程，聚焦 Databricks 工作流与 Spark 编程。
- Udemy：提供性价比高的课程，覆盖 ETL 管道、Delta Lake 与 Databricks 基础等主题。
- 社区资源：浏览博客、YouTube 频道（如 Databricks 或 TheSeattleGuy），以及资深用户的教程，获取实操性强的学习内容。
文档与社区支持
- Databricks 文档：全面介绍平台功能、API 与最佳实践。包含教程、常见问题与指南，适合新手与进阶用户。
- Databricks Community Edition：无需云账号即可用于测试与学习 Databricks 的免费环境。
- 用户论坛：加入 Databricks 社区论坛，或在 Stack Overflow 等平台参与讨论，用于故障排查与知识分享。
- GitHub 仓库：访问由 Databricks 工程师与社区共享的开源项目、示例笔记本与代码片段，例如 30 days of Databricks 挑战。
速查表与参考指南
- Spark 命令速查表：使用斯坦福的 Spark 命令速查表来提升学习体验。
- Delta Lake 快速入门： 可下载的指南，帮助您搭建高效的数据存储与事务处理。
- Databricks CLI 与 API 指南： 用于以编程方式管理您的 Databricks 环境。
要高效掌握 Databricks，务必结合结构化课程、官方文档与速查资料。上述关键资源可指引您的学习之旅，并在您积累专业能力的过程中提供支持。
紧跟 Databricks 最新动态
持续学习
Databricks 平台经常推出新功能与改进，保持与时俱进至关重要。
- 及时巩固技能：定期回顾 Spark、Delta Lake 与 MLflow 等基础概念，并关注更新以保持领先。
- 尝试新功能：利用免费 Community Edition 或沙箱环境测试新近推出的工具与能力。
- 探索认证选项：Databricks 提供认证项目，可验证您的技能并帮助您与最新行业实践保持一致。
关注博客与资讯
- Databricks 官方博客：了解产品公告、最佳实践与成功案例，请访问 Databricks 官方博客。
- 科技资讯平台：关注 TechCrunch、InfoWorld 与 Medium 等渠道，了解 Databricks 如何推动各行业创新。
参与社区
- 加入用户群组：在 Meetup、LinkedIn 或 Discord 上加入与 Databricks 相关的群组，共享知识并协作学习。
- 参加会议：如 Databricks Summit 等活动，是拓展人脉与了解前沿用例的绝佳机会。
- 参与论坛：在 Stack Overflow、Databricks 社区论坛与 Reddit 数据工程分区等平台参与讨论。
订阅 DataFramed
订阅 DataFramed 播客，了解最新趋势并聆听专家访谈。我推荐的一期与 Databricks 相关的精彩节目中，甚至邀请到了 Databricks 的 CTO：[AI 与现代数据栈] Databricks 如何重塑数据仓库与 AI——嘉宾：Ari Kaplan（首席布道师）与 Robin Sutara（Databricks 现场 CTO）。
结语
Databricks 赋能专业人士解决挑战并解锁职业机会。我很高兴自己学习了 Databricks，也鼓励您继续深造。请牢记：
-
明确目标：将您的学习路径与具体目标对齐，无论是数据工程、AI 还是分析。
-
善用资源：利用结构化课程、Community Edition 与动手项目来积累经验。
-
保持参与：关注更新，参与 Databricks 社区，并坚持持续学习以保持领先。
Josep 是一名专注于欧洲项目的自由职业数据科学家，擅长数据存储、处理、高级分析，以及具有影响力的数据叙事。
作为一名教育者，他在纳瓦拉大学硕士项目教授大数据课程，并在 Medium、KDNuggets 和 DataCamp 等平台发表文章分享见解。Josep 还在其通讯 Databites（databites.tech）撰写有关数据与技术的内容。
他拥有加泰罗尼亚理工大学工程物理学学士学位，以及庞培法布拉大学智能交互系统硕士学位。
学习 Databricks 常见问题
什么是 Databricks？为何对数据从业者重要？
Databricks 是一个开放的分析平台，用于大规模构建、部署与维护数据、分析和 AI 解决方案。它与主要云服务提供商（AWS、Azure、GCP）的集成以及强大工具，使其成为数据专业人士的变革性平台，可简化大数据处理并支持高级分析与机器学习。
学习 Databricks 的三大优势是什么？
1）职业发展：需求旺盛且人才短缺；2）广泛应用：支持数据转换、高级分析与机器学习；3）竞争优势：兼容 AWS、Azure、GCP，并与 Apache Spark 无缝集成。
哪些关键特性使 Databricks 成为一个综合平台？
关键特性包括：将数据工程、分析与机器学习整合为一体的统一数据平台；用于分布式处理的 Apache Spark 集成；确保数据一致性的 Delta Lake；用于管理机器学习全生命周期的 MLflow；以及如交互式笔记本等协作工具。
初学者如何开始学习 Databricks？
初学者可从明确学习目标开始，注册免费的 Databricks Community Edition，熟悉界面（工作区、集群、笔记本），并通过动手项目入门，如构建 ETL 管道或试验 MLflow。
从业者如何紧跟 Databricks 更新？
通过定期回顾 Delta Lake 与 MLflow 等核心概念、在 Community Edition 中试验新功能、关注 Databricks 官方博客，并通过论坛、会议与用户群体参与社区互动来保持更新。
Databricks 是一个开放的分析平台，用于大规模构建、部署和维护数据、分析与 AI 解决方案。它基于 Apache Spark 构建，并可与三大云服务提供商（AWS、Azure 或 GCP）中的任意一个集成，使我们能够在其代管的前提下管理与部署云基础设施，同时提供几乎您能想到的任何数据科学应用。
今天，我将为您全面介绍 Databricks，涵盖其核心功能、实际应用，以及帮助您上手的结构化学习路径。从环境设置到掌握数据处理、编排与可视化，您将找到开启 Databricks 之旅所需的一切。
为什么要学习 Databricks？
学习 Databricks 并夯实基础，可能为您带来以下主要优势：
Databricks 的关键特性
Databricks 是一个面向数据工程、分析与机器学习的综合平台，集成了五大核心特性，提升可扩展性、协作与工作流效率。
Databricks 的关键特性。作者供图。
统一的数据平台
Databricks 将数据工程、数据科学与机器学习三类工作流整合到同一平台，进一步简化数据处理、模型训练与部署。通过统一这些领域，Databricks 加速 AI 计划，帮助企业将割裂数据转化为可行动洞见，并促进协作。
Apache Spark 集成
领先的分布式计算框架 Apache Spark 与 Databricks 深度集成。Databricks 可自动处理 Spark 配置，因此用户可专注于构建数据解决方案，而无需担心环境搭建。
此外，Spark 的分布式处理能力非常适合大数据任务，而 Databricks 又在此基础上增强了企业级安全性、可扩展性与优化能力。
Delta Lake
Delta Lake 是 Databricks“湖仓”架构的基石，提供 ACID 事务、模式约束，以及实时数据一致性等特性。这确保了数据的可靠性与准确性，使 Delta Lake 成为同时管理批处理与流处理数据的关键工具。
MLflow
MLflow 是用于管理整个机器学习生命周期的开源平台。从实验跟踪到模型部署管理，MLflow 简化了构建与投产 ML 模型的流程。
此外，借助与 OpenAI 和 Hugging Face 等生成式 AI 工具的最新集成，MLflow 的能力已扩展至聊天机器人、文档摘要与情感分析等前沿应用。
协作工具
Databricks 通过以下方式促进协作：
如何开始学习 Databricks
开始使用 Databricks 既令人兴奋也可能让人不知所措。因此，学习任何新技术的第一步，都是清楚了解您的目标——为什么要学，以及打算如何使用。
设定清晰目标
在深入学习前，先明确您想借助 Databricks 实现什么。
您是希望作为数据工程师简化大数据处理流程？还是更专注于发挥其机器学习能力来构建与部署预测模型？
通过定义您的主要目标，您就能据此制定聚焦的学习计划。以下是根据不同志向给出的一些建议：
从基础开始：
入门 Databricks 可能比您想象的更容易。为此，我将以循序渐进的方式引导您，便于您快速熟悉平台要点。
免费注册
首先在 Databricks Community Edition 创建免费账户，可免费访问平台核心功能。该版本非常适合动手探索，您可无需付费订阅就能尝试工作区（Workspace）、集群（Cluster）和笔记本（Notebook）。
Databricks 注册主界面截图。作者供图
填写信息后，将出现如下界面。
Databricks 注册主界面截图。作者供图
此时系统会提示您设置云服务提供商或继续使用 Community Edition。为保持门槛友好，我们选用 Community Edition。尽管其功能少于企业版，但非常适合教程等小型用例，且无需配置云服务提供商。
选择 Community Edition 后，请验证您的邮箱。验证完成后，您将看到如下主控制台：
Databricks 主页截图。作者供图
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登录后，先花些时间熟悉布局。乍一看界面可能较为基础，但随着深入探索或升级账户，您会发现众多强大功能：
掌握核心概念
Databricks 有三大核心概念，是任何想要精通该平台的专业人士都必须掌握的：