--- Azure Databricks 使用案例及实验手册 ---
开篇导语：如大家所知，Azure Databricks 在2020年10月1日这个重要的日子在中国大陆地区发布公开预览版。时隔两个月，2020年12月12日Azure Databricks正式版成功在由世纪互联运营的Microsoft Azure上线。中国大陆地区用户可以访问由世纪互联运营的Microsoft Azure体验Azure Databricks ，一个基于Apache Spark ™的简便快捷的协作式分析服务。
自从Azure Databricks公开预览版发布，ADB粉丝们就激动不已，迫不及待的想要上手体验Azure Databricks，更有热衷分享的技术牛人开始纷纷在各大技术论坛、博客、社区团体中分享Azure Databricks用户感受。今天我们就来跟大家分享一篇ADB粉丝的投稿~ 文章内容通俗易懂，并配有步骤截图介绍，可以帮助Azure Databricks新手用户更好的上手使用Azure Databricks。
投稿作者：Hanson，大数据开发工程师，来自上海衍梓智能科技公司
本篇文章演示内容如下：
1. 创建Databricks与Spark集群
2. 了解Databricks文件系统(DBFS)
3. 读取DBFS文件转换Spark SQL
4. 创建Azure SQL 服务，并使用Databricks数据输出至Azure SQL
5. 使用Azure Data Studio查询Azure SQL
在正式开始前，让我们先说说什么是AzureDatabricks?
Azure Databricks 是一个已针对 Microsoft Azure 云服务平台进行优化的数据分析平台。 Azure Databricks 提供了两种用于开发数据密集型应用程序的环境：Azure Databricks SQL Analytics 和 Azure Databricks 工作区。
Azure Databricks SQL Analytics为想要针对数据湖运行 SQL 查询、创建多种可视化类型以从不同角度探索查询结果，以及生成和共享仪表板的分析员提供了一个易于使用的平台。
Azure Databricks工作区提供了一个交互工作区，支持数据工程师、数据科学家和机器学习工程师之间的协作。 使用大数据管道时，原始或结构化的数据将通过 Azure 数据工厂以批的形式引入 Azure，或者通过 Apache Kafka、事件中心或 IoT 中心进行准实时的流式传输。 此数据将驻留在 Data Lake（长久存储）、Azure Blob 存储或 Azure Data Lake Storage 中。 在分析工作流中，使用 Azure Databricks 从多个数据源读取数据，并使用 Spark 将数据转换为突破性见解。
如果您想了解更多Azure Databricks SQL Analytics 和 Azure Databricks 工作区？您可以访问下方链接了解更详细的信息，我在这里不多做介绍了。https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/scenarios/what-is-azure-databricks
那么我们来看看如何上手使用Azure Databricks吧
前期说明
当然是要进入Azure控制台啦，链接在这里 https://portal.azure.com/ 您还需要一个账号（如果已有账号就很方便啦，直接登陆即可；如果没有账号，不妨试试申请一个免费的https://www.microsoft.com/china/azure/index.html?fromtype=cn#azurefreeform ）
进入Azure控制台后，您可以点击Create a resource/创建资源，然后在搜索栏中查找Azure Databricks。
这里关于创建时需要的订阅、资源组、工作区名称、区域、定价层这些信息，您是要必填的。如果之前没有资源组，可以创建一个新的，直接操作，很方便的。创建好之后，就可以直接创建Azure Databricks服务啦。
关于一些您希望了解的信息，我也放在这里，供参考
Azure Databricks定价 https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/databricks/
配置集群官方说明 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/clusters/configure#cluster-configurations
万事俱备，开始创建
创建成功
接下来开始创建spark集群。
点击LaunchWorkspace
创建集群，可以参考官网配置集群链接
https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/clusters/configure#cluster-configurations
创建成功后返回主页面，创建笔记本
Databricks文件系统(DBFS)
官网链接 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/data/databricks-file-system#user-interface
可以在此次上传文件到DBFS
上传完成后会给我们返回一个读数据的code
可以直接获取到数据
加入.option("header", "true")可以得到列名
当然也可以使用SQL
比如要查看有多少条“北京”
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = new StructType()
.add("ts_code",StringType,true)
.add("symbol",IntegerType,true)
.add("name",StringType,true)
.add("area",StringType,true)
.add("industry",StringType,true)
.add("market",StringType,true)
.add("list_date",StringType,true)
val df =spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.schema(schema)
.load("dbfs:/FileStore/shared_uploads/email/stock_basic.csv")
df.createOrReplaceTempView("stock_basic")
spark.sql("select count(1) from stock_basic where area='北京'").show()
接下来创建AzureSQL来进行写操作
此处选择单独的服务器
如果没有server，需要创建一个
在将转换后的数据加载到Azure SQL数据库之前，让我们快速浏览一下Azure门户上的数据库。 为此，请转到门户并选择SQL数据库，然后单击查询编辑器（预览）
下面的屏幕截图显示了该数据库中当前没有表，也没有数据。
使用Scala将处理后的数据加载到AzureSQL数据库中(Loadingthe processed data into Azure SQL Database using Scala)
需要打开数据库访问的ip
打开之后再提交我们的代码
%scala
//读取数据
val df1 =spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("dbfs:/FileStore/shared_uploads/*****@***.**/stock_basic.csv")
//打印数据
df1.show()
//将创建一个Properties（）来链接参数
import java.util.Properties
val myproperties = new Properties()
myproperties.put("user","admin1")
myproperties.put("password","1")
//以下代码有助于检查与SQL Server数据库的连接。
val driverClass ="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
myproperties.setProperty("Driver",driverClass)
//指定URL
val url = "jdbc:sqlserver://firstdb1.database.windows.net:1433;database=firstdb;user=admin1;password=1"
//写入数据
df1.write.jdbc(url,"stock_basic",myproperties)
再登录查看
查看数据
使用azuredata studio查看数据
查看到了数据
演示完要记得关闭azure 的服务
等待完成返回查看
接着停止Azure SQL
然后删除我们的资源组