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打破障碍:使用 Python 构建自定义 Spark 4.0 数据连接器.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718913 2025-06-22 33页 1.47MB

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本文主要内容是介绍Databricks的PySpark 4.0新引入的Python原生数据源API。以下是关键点: 1. **数据源API特点**:提供统一的接口,支持内置格式如Parquet、JSON等,并允许开发者用Python构建针对任何数据源的自定义连接器。 2. **PySpark 4.0 DataSource API**:该API允许在纯Python中构建自定义读取器和写入器,简化了Python用户的数据接入流程。 3. **性能与限制**:Python数据源API基于Scala Data Source V2 API,使用Apache Arrow进行数据交换,性能上存在一定开销。 4. **构建自定义数据源**:文中以Excel文件为例,讲解了如何从零开始构建批处理和流处理的自定义数据源。 5. **关键考虑因素**:在使用Python DataSource API前,需考虑用例、性能SLA、现有代码复用等因素。 6. **可用性**:该功能在Databricks Runtime 15.3及以上版本中提供支持,适用于批处理和流处理。 7. **资源与反馈**:提供了相关文档链接,并鼓励用户完成反馈调查,以影响Data + AI Summit的内容。 核心数据引用: - "批处理适用于不需要实时结果的场景,流处理适用于实时或近实时应用。" - "Python Data Source API存在较高的常数开销和每行数据稍微高一些的开销。" - "在Databricks Runtime 15.3及更高版本中提供支持。"
"PySpark 4.0新特性揭秘" - 如何用纯Python打造Spark数据源?有哪些优势? "自定义数据源实战" - 如何从零开始构建一个Excel数据源的Spark连接器? "数据流处理新境界" - 如何在Apache Spark中为数据源添加流处理支持?
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