Notebook मूल बातें

Databricks Lakehouse परिचय

Gang Wang

Senior Data Scientist

Databricks notebook क्या है?

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recraft: half: एक स्वच्छ, आधुनिक लैब बेंच पर वैज्ञानिक, जहाँ कई रंग-बिरंगे उपकरण सलीके से रखे हैं, जो मल्टी-टूल डेवलपमेंट एनवायरनमेंट दर्शाते हैं

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  • रन होने योग्य कोड सेल्स का एक इंटरएक्टिव दस्तावेज़
  • निष्पादन के लिए किसी क्लस्टर से जुड़ा
  • एक ही जगह कोड, परिणाम, और डॉक्यूमेंटेशन का मिश्रण
  • Python, SQL, Scala, और R सपोर्ट करता है
Databricks Lakehouse परिचय

Magic commands

# Default language: Python
df = spark.table("silver_taxi_trips")
display(df)

%sql
SELECT COUNT(*) AS total_trips
FROM silver_taxi_trips

%md
## Analysis notes
Revenue is **highest** in the Northeast region.
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उपलब्ध magic commands

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Command Purpose
%python Python कोड चलाएँ
%sql SQL क्वेरी चलाएँ
%scala Scala कोड चलाएँ
%r R कोड चलाएँ
%md Markdown रेंडर करें
%sh Shell कमांड चलाएँ

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radial: क्लस्टर, python, sql, md, scala, r, sh

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%run से दूसरा notebook चलाना

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  • %run उसी संदर्भ में दूसरा notebook चलाता है
  • फ़ंक्शंस और वैरिएबल उपलब्ध हो जाते हैं
  • रीयूजेबल यूटिलिटीज और साझा कॉन्फिग के लिए बढ़िया

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# साझा helper फ़ंक्शंस लोड करें
%run /Shared/utils/data_helpers

# अब data_helpers में परिभाषित
# फ़ंक्शन का उपयोग करें
clean_df = clean_nulls(raw_df)
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परिणाम समझना

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  • कोड सेल्स के नीचे ही आउटपुट दिखता है
  • SQL क्वेरियाँ इंटरएक्टिव टेबल्स के रूप में रेंडर होती हैं
  • DataFrames बिल्ट-इन विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों के साथ दिखते हैं
  • Errors लाइन नंबरों सहित स्टैक ट्रेसेज़ दिखाती हैं

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recraft: half: एक लैपटॉप स्क्रीन जिसमें रंगीन डेटा डैशबोर्ड, चार्ट, टेबल्स, और एक कोड सेल दिख रहा है, जो नोटबुक आउटपुट और विज़ुअलाइज़ेशन दर्शाता है

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सारांश

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  • Notebooks इंटरएक्टिव दस्तावेज़ हैं जो क्लस्टर्स से जुड़े होते हैं
  • Magic commands से आप Python, SQL, R, Scala, और Markdown मिला सकते हैं
  • %run से दूसरे notebooks के फ़ंक्शंस आपकी सेशन में लोड होते हैं
  • परिणाम बिल्ट-इन टेबल्स और चार्ट्स के साथ inline रेंडर होते हैं
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अभ्यास करते हैं!

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