在前面的一篇文章中，我们描述了如何轻松地将您喜欢的IDE与Databricks集成，以加快应用程序开发。在这篇文章中，我们将向您展示如何通过提供Maven坐标将第三方库（特别是apachespark包）导入Databricks。Spark软件包背景Spark包装()是建立在apachespark之上的库的社区包索引。Spark包的目的是在Spark开发人员和用户之间架起桥梁。如果没有Spark包，您需要访问多个存储库，比如GitHub、PyPl和mavencentral来找到所需的库。这使得寻找一个适合你需要的软件包变得很痛苦——Spark Packages的目标是通过成为搜索的一站式服务来简化这一过程。在撰写本文时，Spark软件包上有95个软件包，每天都会有一些新的软件包出现。这些包的范围从可插拔的数据源和数据帧的数据格式（如spark csv、spark avro、spark redshift、spark cassandra connector、hbase）到机器学习算法，再到支持spark在云环境中部署的部署脚本。在Databricks中支持Spark包和Maven库您知道吗，只需单击几下databrick，就可以从任何公共Maven存储库（包括它的所有依赖项）下载库？Databricks为您提供了一个浏览器，允许您搜索Spark包和mavencentral。以下是它的工作原理：选择要在工作区中创建库的位置，然后打开"创建库"对话框：从Source（源）下拉菜单中，选择Maven坐标：如果您已经知道Maven坐标，那么可以直接输入它来立即在Databricks中创建库。或者，您也可以浏览Maven库和Spark包来查看选项，方法是单击searchspark Packages和Maven Central按钮而不输入坐标。现在，所有可用的Spark软件包都在您的指尖！可以按名称、组织和分级对包进行排序。也可以通过在搜索栏中编写查询来筛选结果。结果将自动刷新。 如果您想了解有关软件包的更多详细信息，只需在浏览器中单击其名称即可。 要浏览Maven Central，请从右上角的下拉菜单中选择Maven Central选项。 确定感兴趣的包之后，可以从下拉菜单中选择发布版本。单击Select按钮后，将自动填充上一个菜单中的Maven坐标字段。您还可以提供更高级的选项，例如存储库的URL，以及要排除的任何依赖项（在依赖项冲突的情况下）。 单击"创建库"按钮后，库及其所有依赖项将自动为您获取！ 现在，您可以将它附加到任何集群，并立即开始使用该库！摘要在本文中，我们展示了使用Maven坐标支持将Spark包集成到Databricks中的应用程序是多么简单。Spark包帮助您找到完成任务所需的代码，它与Databricks的紧密集成使得重用现有代码以加快Spark应用程序开发变得更加简单。要想在Databricks中试用Spark软件包，今天就报名参加为期14天的免费试用！免费试用Databricks。今天就开始吧