Databricks
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使用 MapInPandas 和 Delta Live Tables 规模化处理不常见的文件格式
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Databricks Lakehouse 平台简化了构建可靠的流式和批处理数据管道的过程。然而，在将数据导入 Lakehouse 时，处理晦涩或不常见的文件格式仍然是一个挑战。一个大型客户的数据工程团队在处理包含电子邮件文件的大型 Tar 文件时遇到了内存错误和集群崩溃的问题。他们需要一个更具可扩展性的解决方案来每天处理 2 亿封电子邮件。
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关键要点
- Databricks Lakehouse 平台简化了流式和批处理数据管道的构建过程。
- 处理晦涩或不常见的文件格式在将数据导入 Lakehouse 时仍然是一个挑战。
- 一个大型客户的数据工程团队在处理包含电子邮件文件的 Tar 文件时遇到了内存错误和集群崩溃的问题。
- 该团队需要一个可扩展的解决方案来每天处理 2 亿封电子邮件。
- mapInPandas() 方法可以将单个输入行映射到多个输出行，适用于复杂数据转换。
- 使用 mapInPandas() 可以有效地处理 Tar 文件，避免内存开销。
- Delta Live Tables (DLT) 管道作为解压和其他逻辑的协调层，能够快速处理新到达的 Tar 文件。
- 该解决方案可以轻松扩展以进行数据清洗、丰富和聚合，支持业务用户和机器学习应用。
- mapInPandas() 方法适用于处理任何文件处理任务，尤其是那些在 Spark 中具有挑战性的任务。
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