通过 Python 中的 Databricks api 读取 Databricks 表？

Question

使用 Python-3，我正在尝试将 Excel (xlsx) 工作表与 Databricks 中的相同 spark 表进行比较。我想避免在 Databricks 中进行比较。所以我正在寻找一种通过 Databricks api 读取 spark 表的方法。这可能吗？如何继续读取表：DB.TableName？

Answer 1

据我所知，没有办法从 DB API 读取表，除非您将它作为 LaTreb 已经提到的作业运行。但是，如果您真的愿意，您可以使用 ODBC 或 JDBC 驱动程序通过您的 databricks 集群获取数据。

关于如何设置的信息可以在here找到。

设置 DSN 后，您可以使用 pyodbc 连接到数据块并运行查询。此时 ODBC 驱动程序将只允许您运行 Spark-SQL 命令。

话虽如此，但将数据加载到 Databricks 中可能会更容易，除非您有某种安全问题。

Answer 2

我可以建议你在 notebook 中编写 pyspark 代码，从之前定义的作业中调用 notebook，并在本地机器和 databricks 工作区之间建立连接。

如果您愿意，您可以直接在 spark 上执行comaprision 或将数据帧转换为 pandas。如果noteebok 将结束comaprision，可能会重新运行特定作业的结果。我认为发送所有databricks表可能是不可能的，因为API限制你有火花集群来执行复杂的操作，API应该用来发送小消息。

官方文档： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/dev-tools/api/latest/jobs#--runs-get-output

检索运行的输出和元数据。当一个笔记本任务 通过 dbutils.notebook.exit() 调用返回一个值，您可以使用 此端点以检索该值。 Azure Databricks 对此进行了限制 API 返回输出的前 5 MB。为了返回更大的 结果，您可以将作业结果存储在云存储服务中。