Warehouse-native analysis: Databricks
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 12/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
This is a feature request for Databricks warehouse-native analysis, parallel to the existing Snowflake and BigQuery support (beta) and to issues #826 and #908. Start from the existing warehouse analysis code for Snowflake or BigQuery, which the payload does not name, and see how a connector is wired in. Done means metrics can be computed inside a Databricks warehouse, which needs design decisions first, so it is not a newcomer task.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
LaunchDarkly and Datadog Experiments both run warehouse-native analysis on Databricks, alongside Snowflake, BigQuery and Redshift. Controlvar's warehouse analysis supports Snowflake and BigQuery (beta); Redshift is #826 and Athena is #908.
Databricks is where many data teams already keep their event data, so an experiment's metrics could be computed where the data lives instead of being exported first.
Priority: high, among the first work after launch (founder, 2026-11-02), together with #826.
Source: competitor research, 31 October 2026 (vendor docs, including https://launchdarkly.com/blog/warehouse-native-experimentation-comes-to-bigquery-databricks-and-redshift/).
- 主要语言
- Python
- 星标
- 0
- 派生
- 4
- 平均合并
- 6 小时 5 分钟
- 30 天内合并 PR
- 453
环境准备
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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