前言
Databricks 已经成为了数据科学的必备工具，今时今日你已经很难抛开它来谈大数据，它常用于做复杂的ETL中的T， 数据分析，数据挖掘等，特别适用于做数据建模，机器学习等。
那么顺应时代，现在也来看看这个工具的内容。首先要有一个环境，基于Azure 的Databricks简称ADB。托管在Azure 上的Databricks已经被Azure进行了很大的优化， 在搭建时只需要简单的几步即可拥有一个环境，不过要提醒一句ADB的集群并不便宜，用完马上删掉或停止， 否则一晚过百美金就会烧掉。
搭建环境
步骤1： 创建ADB workspace
可以把Workspace想象成一个装在Azure上的应用程序，然后通过它进入Databricks的环境。通过下图，创建一个workspace：
创建的步骤很简单，提供一些简单信息，对于pricing tier处，可以先按默认选择，在实际环境中则需要考虑具体的费用和用法。
Databricks 内部布局
通过workspace进去之后可以看到下图的布局，ADB 的版本更新可能会导致布局的偏差，不过基本功能都不会变。
我们主要用到的一些导航栏有：
- Workspace： 通过一个“文件系统”把你的notebooks进行逻辑分组。默认情况下会有两个：Shared 和Users， Shared 文件夹用来存储共同协作notebooks。 users则只给创建的用户自己访问。可以在这里进行权限控制来保证多用户使用时的安全性。
- Recents：存储最近访问的资源列表。
- Compute：ADB的核心运算组件——集群所在地。
步骤3 创建集群
除了权限， ADB 中常规的必要操作就是创建和管理集群， 从Compute导航栏进去，点击创建集群：
集群选项不是非常多，最主要的部分是节点（min/ max workers）这个决定你运行时的费用和性能。还有自动停止时间，如果你担心忘记了手动停止，那么就这下图第二个箭头处填上合适的时间，让集群在没有活动后的多少分钟内停止。
创建时会出现下面左边箭头的图标，叫作pin cluster， ADB 的集群有个特性， 当集群建立后闲置30天都没有被用过，就会自动销毁，通过pin住集群可以避免在重要的环境下集群的异常消失。
集群创建后，在右边箭头中可以开始，停止集群。
创建完毕后的集群样子：
到此为止，物理上的搭建已经初步完成。下一文将对ADB 的集群进行更深入的研究，因为它实在太重要，而且费用贵。
原文地址:https://blog.csdn.net/DBA_Huangzj/article/details/134681201
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