MATLAB and Simulink on Databricks 参考架构使用户能够就地处理数据，将特定领域的建模与 Databricks 的安全性和可扩展计算能力相结合。
面向 Databricks 的 MATLAB 接口使工程师和数据科学家能够直接在 Databricks 上开发、扩展和部署 MATLAB 与 Simulink 工作流，将算法和仿真运用于生产管道和数字孪生中。
- 直接在 Databricks 中运行 MATLAB 与 Simulink
- 结合 MATLAB 和 Databricks 使用 SQL
- 在 MATLAB 与 Simulink 中开发模型，并借助 Spark™ 进行扩展
- 在 MATLAB 中以交互方式使用 Spark
- 与 Python 和 SQL 用户共享 MATLAB 与 Simulink 算法和模型
- 将 Simulink 模型作为数字孪生部署到 Databricks 中
交互式开发与原型设计
Databricks 上的 MATLAB 与 Simulink
MATLAB and Simulink on Databricks 参考架构将交互式计算带到数据所在之处，使团队能够在 Databricks 中安全地使用数据进行开发和仿真。
通过 SQL 访问大数据
通过 Database Toolbox™ 将 Databricks 集群连接到 MATLAB，从而访问云数据源。远程操作数据并使用 SQL 访问 Databricks 上的表格数据。使用 Apache Spark™ SQL 在 Spark 工作流中查询数据。
以编程方式与 Databricks 交互
REST API 使 MATLAB 用户能够通过编程方式从 MATLAB 与 Databricks 环境进行交互。例如，控制 Databricks 中的作业或集群。
将 Spark 与 MATLAB 和 Simulink 结合使用
使用 Databricks Connect 将 Apache Spark API 命令整合到 MATLAB 算法中。Spark API 命令在 Databricks 集群（包括无服务器集群）上执行。
使用 MATLAB 与 Simulink 进行生产部署
在 Databricks 中使用 MATLAB 与 Simulink 进行生产部署
使用 MATLAB Compiler SDK 和 Simulink Compiler 以及 MATLAB Runtime，将您的算法和模型打包并部署到 Databricks 集群。在 notebook 中按需运行，将其调度为作业，集成到数据管道中，并驱动数字孪生。
MATLAB and Simulink on Databricks 参考架构
下载 MATLAB Interface for Databricks
版本 7.0.4
联系技术专家
使用 SQL 处理 Databricks 数据
使用 SQL 发送查询和操作云数据。使用 MATLAB Database Toolbox™ 或 Spark SQL 从 Databricks 表、Databricks 连接的数据源和各种文件类型中读取数据。创建多种文件格式的表，或使用 Databricks Delta Lake 表和 Delta Lake。查询结果会转换为 MATLAB 表，可直接用于 MATLAB 工具箱和算法。也可以创建您自己的支持云的算法。
使用 Databricks Connect 和 DBFS 在 MATLAB 中以交互方式处理云数据
使用 DBFS 探索云数据。像本地操作一样创建、上传、下载和组织文件 - 全部在 MATLAB 中完成。通过 Databricks Connect，直接从桌面端使用云中的 Spark。处理大型数据集并利用 Spark 的可扩展性和速度。下载数据样本以优化算法，在本地训练和测试模型，然后将 AI 模型部署到云中基于完整数据集来运行。
在 Databricks Spark 集群上以本机方式运行 MATLAB 算法
使用 MATLAB Compiler 和 MATLAB Compiler SDK，将 MATLAB 代码作为 Spark Submit 作业执行。当部署到支持 MATLAB Runtime 的 Databricks 集群时，您的 MATLAB 算法可以扩展到任意数量的节点。临时或按自动计划运行 MATLAB 作业。使您的 MATLAB 算法能够利用 Spark 的并行处理能力，加速云中数据处理。
与其他 Databricks 用户共享 MATLAB 算法
MATLAB 算法在部署到 Databricks 后可与其他用户共享并纳入多步工作流中。部署 MATLAB 算法，并以本机方式作为作业执行、大规模执行或在支持 MATLAB Runtime 的集群上执行。
将 MATLAB 代码部署为库或用户定义的函数，以任何语言（包括 SQL 脚本）形式使用。Java 或 Python 库和 Notebook 也可以使用此代码。
