我们很荣幸地宣布在docs.databricks.com网站. 我们的目标是为Databricks用户创建一个权威的资源，以及web上最全面的apachespark文档集。因此，除了Databricks产品文档外，我们在本指南的很大一部分专门介绍了Spark教程和操作方法。本指南的内容分为三大类：如何使用数据块如何管理数据块如何学习和使用Apache Spark，包括参考资料、示例代码和其他地方没有的培训材料，例如：详细的Spark SQL语言手册Spark初学者入门教程Spark培训材料使用各种Spark数据源在这个博客中，我将提供这个新资源的概述，并突出几个关键部分。关于如何使用数据块的文档我们将产品文档整合到简单的教程中，指导您在Databricks中编写和运行Spark代码所需的一切。这包括如何启动集群、分析笔记本中的数据、使用笔记本或jar运行生产作业、Databricks api等等。这里有关于Databricks用户界面各个方面的详细演练以及介绍性教程视频。特别是，FAQ和最佳实践部分提供了许多提示，可以帮助新用户充分利用数据块，例如：使用带有数据块的IDE将数据块与Tableau集成使用XGBoost和Spark关于如何管理数据块的文档这些文档详细介绍了如何管理Databricks帐户的配置、管理和其他内务处理方面。例如，帐户所有者可以学习如何更改AWS凭据和查看帐单详细信息，而帐户管理员可以学习如何添加新的Databricks用户、设置访问控制和配置与saml2.0兼容的身份服务提供商。Apache Spark开发人员指南虽然改进Databricks产品的文档非常重要，但我们也希望回馈apachespark社区。我们已经创建了apachespark唯一的Spark SQL语言手册、Scala和Python中apachespark udf的简单示例、SparkR函数参考以及结构化流示例。本指南中有许多实用的代码示例，您可以轻松地将它们放到您的环境中，通过一个简单的"复制"按钮来测试它们。访问Databricks中的指南为了方便用户查找和使用他们需要的代码，我们还改进了产品内搜索，使其更易于使用和引用您需要的代码示例。例如，只需按几下键就可以找到Python Spark UDF的示例！下一步是什么这个版本已经酝酿了几个月，我们才刚刚开始。我们将不断添加新内容来回答最常见的问题，并深入研究更复杂的用例。请务必浏览文档，将其添加书签，并与朋友共享，因为此资源只会继续增长！免费试用Databricks。今天就开始吧