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dbdemos – Databricks Lakehouse 演示的快速启动工具包

是什么 – dbdemos 是一个 Python 包，可自动在 Databricks 工作区上部署端到端的「湖仓一体」演示包。演示涵盖数据工程、分析和机器学习用例（例如，零售客户流失、CDC 流水线、Delta Live Tables、MLOps）。该包会拉取预构建的笔记本，创建所需的集群、流水线、仪表板，甚至包括一个初始 ML 模型，使用户只需一条命令即可探索完整解决方案。

如何获取 – 无需克隆仓库。直接在 Databricks 笔记本或作业中从 PyPI 安装 wheel 包：

%pip install dbdemos

典型工作流

import dbdemos

dbdemos.help()                     # 列出命令
print(dbdemos.list_demos())        # 查看可用的演示名称

dbdemos.install(
    'lakehouse-retail-c360',       # 演示标识符
    path='./',                    # 笔记本将被写入的路径
    overwrite=True               # 替换现有文件
)

该调用将执行以下操作：

1. 将演示笔记本下载到指定文件夹。
2. 启动一个用户专属的演示集群。
3. 运行任何需要的预运行作业以生成示例数据。
4. 创建 Spark 声明式流水线（SDP）、DBSQL 仪表板，如果演示包含 ML 模型，则创建 ML 模型。
5. 更新笔记本中的链接，使其指向新创建的资源。

主要功能

• 一键式演示部署 – 所有必需的 Databricks 资源将自动创建。
• 支持多种演示类别 – 湖仓一体端到端演示、产品展示（Delta Live Tables、CDC、MLOps、DBSQL 仪表板等）。
• 可自定义的包 – 开发者可通过提供 _resources/bundle_config 笔记本，描述笔记本、流水线、工作流和仪表板，来添加新的 AI/BI 演示。
• 资源清理意识 – 工具会尝试限制资源消耗并自动终止集群，但用户仍需对任何仍在运行的资源负责。
• 使用遥测 – 可选择性报告演示使用情况（无 PII），以帮助改进资产。

谁需要它 – 希望在自己的 Databricks 工作区上无需手动配置集群、流水线和仪表板，即可快速探索湖仓一体示例的数据工程师、分析师和 ML 实践者。

限制 / 要求

• 调用者必须具有创建集群、SDP 流水线、DBSQL 仪表板的权限（Unity Catalog 演示需要 UC 元存储）。
• 不提供官方 Databricks 支持；问题通过 GitHub 以尽力而为的方式处理。

进一步阅读 – 演示视频、完整包列表和公共网站均在 README 中链接（dbdemos.ai）。对于开发者，请参阅 README_AIBI.md 了解如何贡献新的 AI/BI 演示。