DataBrick的简单使用（课程自用，侵删）

DataBrick的简单使用（课程自用，侵删） 背景

由于Amazon Cloud需要注册自己的xyk才能使用，因此课程中使用DataBrick作为替代来学习spark的使用。

DataBrick介绍

Databricks，是属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数据管道等任务。

Databricks 公司云解决方案的由三部分组成：Databricks 平台、Spark 和 Databricks 工作区。该产品背后的理念是提供处理数据的单独空间，不受托管环境和 Hadoop 集群管理的影响，整个过程在云中完成。该产品有几个核心概念：由 Notebooks 提供一种与数据交互并构建图形的方法，当用户了解了显示数据的方式时，就可以开始构建主控面板以监视某些类型的数据。最后，用户可以通过该平台的任务启动器来规划 Apache Spark 的运行时间。

DataBrick用户注册流程

注册网址https://databricks.com/try-databricks

 

设置好密码以后就会进入使用界面了(注册成功以后登录网址：Databricks - Sign In)

 DataBrick基本使用

 

一个cluster相当于一个virtual machine

 

绿色环表示在准备中，准备好了以后就能使用了

 

我们需要在我们的workspace里面新建一个notebook，相当于一个interface，用来和集群交互。我们可以通过import方式引入一个已经建好的notebook， 

 

选择集群，点击该集群，使得这个notebook和集群连接。否则代码是跑不起来的

 

 剩下的 *** 作就和在jupyter notebook上差不多。

DataBrick上的编程

在DataBrick上可以使用三种语言：sql / python / R

 

 

S3基本使用

AWS S3使用需要xyk，这里只展示下大概使用方式。后续会需要连接S3。

 

 

 

 

 

 

 S3相当于一个仓库，现在需要将databricks 和S3连接起来，这需要AWS的IAM（identity access management）

 

 

databrick和S3连接

 choose IAM service

 create a user

 type user name

 

 attach policy

filter readonly access

 FullAccess：允许用户增删改查   Readonly：只能读数据

 skip

skip

 download the csv(最重要的一步) csv里有user ID 和 secret key

 

 下载的csv如图

现在回到databrick的workspace，找到要连接S3的notebook 

 通过python代码来完成连接（需要将刚刚的access key和secret key输入进去）

 可以通过这条命令查看databricks里的文件目录

 由于我们只有readonly权限，所以是不能在S3里写数据，但是可以在databrick上面写。

也可以在databrick里引入数据

 

 

 

 

有可能会报错，但无所谓。回到data找到这个表就行 [报错是因为在无法在当前的系统上查看该表，但是表已经在databricks里了，通过ls可以看到]

 每次通过这种方式上传的table都会在FileStore/tables/里面