在databricks notebook之间共享缓存/持久数据帧是可能的吗？

在Databricks Notebook之间共享缓存/持久数据帧是可能的。Databricks提供了多种方法来实现这一目标：

1. 共享缓存：Databricks使用Apache Spark作为其计算引擎，可以利用Spark的共享变量来实现在Notebook之间共享缓存。最常用的共享变量是广播变量，它可以在集群中的所有节点之间共享，并且只读不可变。通过将数据广播到集群节点，可以避免在多个Notebook之间重复加载数据。
2. 共享持久数据帧：Databricks提供了Delta Lake这样的数据湖解决方案，可以在多个Notebook之间共享持久化的数据帧。Delta Lake提供了ACID事务、数据版本控制和数据一致性保证等功能，可以让多个Notebook对同一个数据帧进行读写操作。

优势：

• 提高数据处理性能：通过在Notebook之间共享缓存，可以避免重复加载和计算数据，提高数据处理的效率和性能。
• 简化数据共享和协作：共享缓存和持久数据帧使多个Notebook之间可以轻松地共享和访问数据，方便团队成员之间的协作和共享分析结果。

应用场景：

• 多个Notebook之间共享数据：当多个Notebook需要使用相同的数据集时，可以将数据集加载到共享缓存或持久数据帧中，以便多个Notebook共享访问。
• 数据集预处理和特征工程：在数据分析和机器学习任务中，通常需要对数据进行预处理和特征工程。通过在Notebook之间共享缓存和持久数据帧，可以避免重复执行数据预处理和特征工程的步骤。

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