Databricks
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最佳实践：在Azure Data Factory中原生启动Databricks工作流
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。
关键要点
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
延伸解读
集成优势
Azure Data Factory与Databricks的深度集成为用户提供了更高效的数据处理能力。通过新的Databricks Job活动，用户可以直接在ADF中触发Databricks工作流，简化了操作流程，提升了数据和AI管道的性能。
迁移的重要性
用户应优先将Notebook活动迁移至Databricks工作流，以充分利用新功能。这一迁移不仅能降低成本，还能提升整体工作效率，帮助企业更快实现业务价值。
功能扩展
新的Databricks Job活动使用户能够使用ADF直接调用Databricks的高级功能，如Power BI发布。这一功能的引入，意味着用户可以更灵活地管理数据分析和可视化，提升决策效率。
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。
