Databricks
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宣布Python数据源API的正式发布
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内容提要
PySpark的Python数据源API已在Databricks Runtime 15.4 LTS及以上版本发布，允许开发者使用纯Python构建自定义数据连接器，简化外部数据源集成，支持批处理和流处理，提高数据处理效率。
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关键要点
- PySpark的Python数据源API在Databricks Runtime 15.4 LTS及以上版本发布，允许使用纯Python构建自定义数据连接器。
- 该API简化了与外部和非Spark原生数据源的集成，支持批处理和流处理。
- Python数据源API使得开发者可以轻松构建自定义读取器和写入器，消除了对复杂DSv1和DSv2开发的需求。
- 该API支持批量和流式操作，允许处理多种数据访问模式。
- 用户可以通过Spark SQL轻松访问自定义Python数据源，并将其纳入SQL分析中。
- Python数据源API支持与外部服务的简化集成，用户可以通过DataFrame API传递自定义选项。
- 社区已经开始构建有价值的连接器，提供REST API、CSV变体等的参考实现。
- Python数据源API基于Apache Arrow构建，优化了数据处理速度。
- 自定义API集成可以直接从REST API读取数据到Spark DataFrame，省去中间存储步骤。
- 与Unity Catalog的集成确保数据资产的治理和安全性。
- 数据科学家可以直接连接到机器学习数据集，使用HuggingFace连接器获取数据。
- 支持流处理的自定义数据源可以持续摄取数据，适用于ETL管道。
- Declarative Pipeline集成允许用户轻松地将Python数据源与声明式管道结合使用。
- 构建自定义连接器的步骤包括确保使用Spark 4.0或Databricks Runtime 15.4 LTS及以上版本，使用实现模板，注册连接器，并使用连接器。
❓
延伸问答
Python数据源API的主要功能是什么？
Python数据源API允许开发者使用纯Python构建自定义数据连接器，简化与外部数据源的集成，支持批处理和流处理。
如何构建自定义连接器？
构建自定义连接器的步骤包括确保使用Spark 4.0或Databricks Runtime 15.4 LTS及以上版本，使用实现模板，注册连接器，并使用连接器。
Python数据源API支持哪些数据处理模式？
该API支持批处理和流处理，允许处理多种数据访问模式。
Python数据源API如何与Spark SQL集成？
用户可以通过Spark SQL轻松访问自定义Python数据源，并将其纳入SQL分析中。
Python数据源API的社区支持情况如何？
社区已经开始构建有价值的连接器，提供REST API、CSV变体等的参考实现。
Python数据源API的性能优势是什么？
该API基于Apache Arrow构建，优化了数据处理速度，减少了数据传输的开销。
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