Databricks 端到端完整平台全景：从数据工程到 AI 工程

思维框架：先从"为什么"出发

在深入细节之前，我想先给你一个更高层级的思维方式。平台架构师看 Databricks 的视角，不是"这个工具能做什么"，而是**"这个平台解决了什么根本性的架构矛盾"**。

Databricks 解决的核心矛盾是：数据工程、ML 工程、分析师三个群体，历史上用完全不同的工具栈（Spark/Kafka、Python/TensorFlow、SQL/BI），导致数据孤岛、治理混乱、重复计算。Databricks 的答案是：一个统一的 Lakehouse 计算层，底层是开放格式（Delta Lake），上层是统一的 Unity Catalog 治理，计算层是弹性 Spark/GPU 集群。理解了这个，你才能解释为什么 SoloLakehouse 的架构决策是有意义的。

第一层：数据摄入与存储（Data Engineering 的地基）

Delta Lake 是一切的核心

Databricks 所有功能的基础是 Delta Lake，一个构建在 Parquet 之上的开放表格式。它解决了传统数据湖的三个致命问题：没有 ACID 事务（写到一半数据损坏）、没有 schema 强制（垃圾数据进来）、没有时间旅行（无法审计历史）。

Delta Lake 的核心机制是事务日志（Transaction Log），每次写操作都记录一条 JSON 日志，这使得它可以支持 ACID、Time Travel（VERSION AS OF 10）、以及 Change Data Feed（增量变化追踪）。

对你的 SoloLakehouse 设计意义：你用 MinIO 作为对象存储，Apache Iceberg 或 Delta Lake 格式作为表格式，这已经是 80% 的 Databricks 存储层能力。

数据摄入：Auto Loader

Databricks 的 Auto Loader 是一个结构化流式摄入工具，它监控云存储目录（S3/ADLS/GCS），用文件通知机制（而非轮询）检测新文件，自动推断 schema，并支持 schema evolution。其底层是 Spark Structured Streaming。

# Auto Loader 的典型模式
(spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .option("cloudFiles.format", "json")
  .option("cloudFiles.schemaLocation", "/checkpoint/schema")
  .load("/landing/raw/")
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", "/checkpoint/bronze/")
  .toTable("bronze.orders_raw"))

对你的 SoloLakehouse：可以用 Spark Structured Streaming + MinIO 事件通知（MinIO 支持 S3 Event Notifications）来复现这个功能。

Medallion Architecture（Bronze-Silver-Gold）

这是 Databricks 官方推荐的数据组织架构，也是你 SoloLakehouse 的骨架。Bronze 层是原始数据，保留所有字段和历史；Silver 层是清洗、去重、标准化后的数据，有 schema 约束；Gold 层是面向业务的聚合数据，直接支持 BI 和 ML 特征。

第二层：数据工程 Pipeline（ETL/ELT 的全貌）

Delta Live Tables（DLT）

DLT 是 Databricks 的声明式 ETL 框架，是数据工程最核心的生产力工具。你用 Python 或 SQL 声明表的定义，Databricks 自动处理依赖关系、错误处理、数据质量检查、增量更新。

import dlt

@dlt.table(comment="Bronze layer: raw taxi rides")
def bronze_taxi():
    return spark.readStream.format("cloudFiles").load("/landing/taxi/")

@dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_distance", "trip_distance > 0")  # 数据质量约束
def silver_taxi():
    return (dlt.read_stream("bronze_taxi")
              .withColumn("duration_min", 
                          (col("dropoff_time") - col("pickup_time")) / 60))

@dlt.expect_or_drop 这个装饰器背后是一个完整的数据质量监控系统，每条规则的通过率都会被记录并可视化。这对你的法兰克福机场 taxi time 项目来说，是天然的框架——从 ADS-B 原始数据进 Bronze，清洗后进 Silver，特征工程结果进 Gold。

对 SoloLakehouse：DLT 是 Databricks 专有的，但你可以用 Apache Spark + Great Expectations（数据质量）+ Airflow/Prefect（编排） 的组合来复现这个能力。

Workflows（任务编排）

Databricks Workflows 是平台内置的任务编排器，支持 DAG 定义、条件分支、参数传递、重试策略，并可以把 Notebook、Python 脚本、DLT pipeline、dbt 任务编排在一起。

对 SoloLakehouse：直接对应的是 Airflow 或 Prefect，你的 Docker Compose 架构中已经有了这个位置。

第三层：Unity Catalog（治理层，平台架构师最关注的）

Unity Catalog 是 Databricks 在 2022 年发布的统一数据治理层，也是区分"初级工程师"和"平台架构师"思维的关键概念。它解决的问题是：当你有多个 Databricks workspace，多个团队，数百个数据集，如何统一管理访问权限、数据血缘、数据发现？

Unity Catalog 的三层命名空间是 catalog.schema.table，类似 prod.finance.transactions。它在这个基础上提供：细粒度权限控制（列级别的 Row/Column 权限）；数据血缘追踪（自动捕获哪张表读了哪张表）；数据发现（搜索所有表的元数据）；以及外部位置注册（把 MinIO/S3 的路径注册为受控资源）。

-- Unity Catalog 的权限控制示例
GRANT SELECT ON TABLE prod.silver.taxi_rides TO `data-analyst@company.com`;
GRANT MODIFY ON SCHEMA prod.ml_features TO `ml-engineer-group`;

对你的 SoloLakehouse 和 FinLakehouse：这是你最应该深度复现的层，因为这直接对应 EU AI Act 的数据治理要求。你可以用 Apache Atlas 或 OpenMetadata 作为元数据目录，用 Apache Ranger 或 Open Policy Agent（OPA） 做细粒度权限控制，用 Trino 的 Access Control 作为查询层的门卫。

第四层：ML Engineering（MLflow + Feature Store + Model Training）

MLflow：实验追踪与模型注册

MLflow 是 Databricks 开源并深度集成的 ML 生命周期管理工具，你的 SoloLakehouse 已经有了它，这非常好。Databricks 托管版的 MLflow 在开源版基础上增加了自动追踪（Auto Logging，对 sklearn/PyTorch/XGBoost 等框架自动记录参数和指标）、模型批准工作流（Staging → Production 的审核流程）以及与 Unity Catalog 的集成（模型作为一等公民被纳入治理）。

对你的 SmartPouch 项目（CBAM + CNN + Bi-LSTM）：每次训练运行都应该是一个 MLflow experiment run，记录架构超参数（CBAM 通道数、LSTM 隐藏层维度）、训练指标（每个 epoch 的 F1-score per class）、以及模型 artifact（包含 ONNX 格式的导出版本）。这样你才能清晰地向面试官展示一个"可追溯、可重现"的 ML 工程实践。

Databricks Feature Store（现在叫 Feature Engineering in Unity Catalog）

Feature Store 是解决"特征一致性"问题的架构组件，这个问题比大多数 ML 工程师想象的更严重。训练时用的特征和推理时用的特征如果来自不同的计算逻辑，就会产生 training-serving skew，这是生产 ML 系统最常见的静默失败原因。

Databricks Feature Store 的解决方案是：你用 Python 定义一个特征函数，它会被注册到中央目录，训练时通过 FeatureStoreClient.create_training_set() 读取，推理时用相同的特征逻辑自动关联。

from databricks.feature_engineering import FeatureEngineeringClient

fe = FeatureEngineeringClient()

# 定义特征表（一次定义，多处复用）
fe.create_table(
    name="prod.features.taxi_trip_features",
    primary_keys=["trip_id"],
    df=silver_taxi_with_features,
    description="Features for taxi time prediction at FRA airport"
)

# 训练时：自动关联特征，记录血缘
training_set = fe.create_training_set(
    df=labels_df,
    feature_lookups=[
        FeatureLookup(table_name="prod.features.taxi_trip_features",
                      lookup_key="trip_id",
                      feature_names=["wind_speed", "gate_congestion"])
    ],
    label="actual_taxi_time"
)

对你的 FinLakehouse：Feature Store 是你可以打的一张牌，因为在金融和医疗场景中，特征的可审计性（"这个模型用了哪些特征，这些特征是如何计算的？"）是合规要求，不是可选项。

对 SoloLakehouse：可以用 Feast（开源 Feature Store）来复现，或者自己用 Delta Lake 表 + MLflow 的 dataset tracking 来轻量实现。

分布式模型训练

Databricks 提供了两种分布式训练方式。第一种是 Horovod（现在推荐 TorchDistributor），用于数据并行训练，把 PyTorch 训练逻辑分发到多个 GPU 节点。第二种是 Hyperopt + SparkTrials，用 Spark 并行化超参数搜索。

from pyspark.ml.torch.distributor import TorchDistributor

def train_fn(learning_rate):
    # 你的 CBAM+CNN+BiLSTM 训练逻辑
    model = SmartPouchModel(...)
    # ... 训练代码 ...
    return model

distributor = TorchDistributor(num_processes=4, local_mode=False)
distributor.run(train_fn, learning_rate=0.001)

对你的 SmartPouch CBAM+CNN+BiLSTM：如果你有多块 GPU（或 Colab Pro+），可以在 SoloLakehouse 里用 Ray Train 来复现这个能力，这也是目前最热门的分布式 ML 训练框架之一。

第五层：AI Engineering（LLM 时代的新层）

Mosaic AI（前身是 Databricks 的 LLM 层）

Databricks 收购 MosaicML 后，将 LLM 相关能力统一为 Mosaic AI，包含以下核心组件。

**Model Serving（MLflow Models + GPU Serving）**是一个无服务器推理端点，可以部署任何 MLflow 注册的模型（包括 HuggingFace 模型），自动处理扩缩容、蓝绿部署、A/B 测试。

Mosaic AI Agent Framework 是 Databricks 进入 Agentic AI 的核心产品，提供了构建 RAG pipeline 和 multi-agent 系统的框架，与 Unity Catalog 深度集成（agent 调用的所有工具、读取的所有数据都被记录血缘）。

Vector Search 是一个托管的向量数据库，与 Delta Lake 表同步，当你更新 Delta 表时，向量索引自动更新。这是构建企业 RAG 系统的关键组件。

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

vsc = VectorSearchClient()
# 创建一个与 Delta 表同步的向量索引
vsc.create_delta_sync_index(
    endpoint_name="my-vector-endpoint",
    index_name="prod.ml.document_embeddings",
    source_table_name="prod.silver.documents",
    pipeline_type="TRIGGERED",
    primary_key="doc_id",
    embedding_source_column="content",
    embedding_model_endpoint_name="databricks-bge-large-en"
)

对你的 FinLakehouse：这是最重要的差异化点。金融/医疗场景需要"可解释的 RAG"——不仅要给出答案，还要说明"这个答案基于哪份合规文件的哪个版本"。Databricks 的 Mosaic AI + Unity Catalog 血缘追踪正好解决这个问题，你的 FinLakehouse 应该把这个设计成核心 feature。

对 SoloLakehouse：可以用 Qdrant 或 Weaviate（开源向量数据库）+ LangChain/LlamaIndex + MLflow Tracing（开源版）来构建对应的 AI 工程层。

第六层：可观测性与运维（平台成熟度的标志）

Databricks 提供了完整的可观测性栈，包含 Cluster Event Logs（集群生命周期事件）、Spark UI 集成（SQL 查询的物理执行计划可视化）、Ganglia Metrics（资源利用率）以及 System Tables（平台级别的审计日志，记录所有查询、谁查了什么表、消耗了多少 DBU）。

对 SoloLakehouse：你的 Docker Compose 里应该有 Prometheus + Grafana（基础设施指标）+ Spark History Server（Spark 作业可观测性）+ MLflow 的 tracking（ML 实验可观测性）。这三层组合起来才是一个完整的平台可观测性栈。

SoloLakehouse 对应架构映射表

现在把上面所有内容整合成一张清晰的对应关系。每个 Databricks 能力，你都有一个可以自托管的开源替代方案。

对你职业目标的直接建议

这份知识对拿 100k+ offer 的贡献方式是这样的：懂 Databricks 的人很多，但能说清楚"为什么 Databricks 的 Unity Catalog 设计成三层命名空间，而不是两层"（答案：为了支持多云、多团队的联邦治理）的人很少。更稀缺的是：能设计出一个可以 self-host 的等价系统，并清楚地陈述每个架构决策的 trade-off 的人。

你的 SoloLakehouse 项目，如果能做到以下几点，就是一个真正能打动平台架构师面试官的作品：首先，要有架构决策文档（ADR），解释为什么选 Iceberg 而不是 Delta Lake，为什么选 Trino 而不是 Spark SQL；其次，要有从数据摄入到模型服务的完整 demo pipeline，哪怕是用你的法兰克福机场 taxi time 数据；最后，要有可观测性层，能实时看到 pipeline 的健康状态。

我建议你下一步把 SoloLakehouse 的**治理层（OpenMetadata + OPA）**作为优先级最高的模块来实现，因为这是最能体现"平台思维"而非"工程师思维"的差异点，也是 FinLakehouse 的合规故事的技术基础。