Databricks
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最佳实践：在Azure Data Factory中原生启动Databricks工作流
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内容提要
Azure Data Factory现可通过新的Databricks Job活动触发Databricks工作流，提升集成深度。此最佳实践帮助用户利用Databricks数据智能平台的高级功能，提升性能、降低成本并简化数据和AI管道操作。用户应优先迁移至此新模式，以实现即时业务价值和成本节约。
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关键要点
- Azure Data Factory现在可以通过新的Databricks Job活动触发Databricks工作流，增强了两个平台之间的集成。
- 此最佳实践帮助用户充分利用Databricks数据智能平台的高级功能，包括Databricks SQL、Delta Live Tables和Power BI发布。
- 用户应优先将Notebook活动迁移到工作流，以提高性能、降低成本并简化数据和AI管道操作。
- 新的Databricks Job活动使用户能够直接在Azure Data Factory中触发Databricks工作流，并传递参数。
- 使用ADF的Databricks Job活动可以实现即时的业务价值和成本节约，用户应将此作为优先事项。
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延伸问答
如何在Azure Data Factory中触发Databricks工作流？
用户可以通过新的Databricks Job活动在Azure Data Factory中直接触发Databricks工作流，并传递参数。
迁移到Databricks工作流有什么好处？
迁移到Databricks工作流可以提高性能、降低成本并简化数据和AI管道操作。
Databricks Job活动的主要功能是什么？
Databricks Job活动允许用户在Azure Data Factory中执行Databricks工作流，并传递作业参数。
使用Azure Data Factory和Databricks的最佳实践是什么？
最佳实践是使用Databricks Job活动在Azure Data Factory中启动Databricks工作流，以充分利用Databricks的数据智能平台。
为什么用户应该优先迁移到新的Databricks Job活动？
用户应优先迁移到新的Databricks Job活动，以实现即时的业务价值和成本节约。
Databricks工作流中可以使用哪些高级功能？
用户可以使用Databricks SQL、Delta Live Tables和Power BI发布等高级功能。
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