GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Databricks : Spark, Delta Lake et MLflow v1.0.0
Utilisez cette ressource pour développer des traitements Spark et Delta Lake sur Databricks
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install databricks-spark-deltaSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent configure un cluster Databricks, écrit des traitements PySpark sur des tables Delta Lake, règle les performances et les coûts, et suit les expériences avec MLflow. Il évite les actions qui ramènent de gros volumes au pilote. Vous obtenez du code PySpark et une configuration de cluster argumentée.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : bonnes pratiques de cluster, Delta Lake, performances et coûts
- references/CORE_CONCEPTS.md : concepts Spark, Delta Lake, MLflow et anti-patterns
Pour qui
- Votre job Spark manque de mémoire parce qu'il ramène un grand DataFrame au pilote
- Vous migrez un entrepôt de données vers un lakehouse Delta Lake
Pas pour qui
Étiquettes
- databricks
- spark
- delta-lake
- mlflow
À propos
Vous dites
« Écris le job PySpark qui agrège les événements de la table brute dans une table Delta quotidienne. »
Skill publiée par PCL Team sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de développer des traitements Spark et Delta Lake sur Databricks
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE10,9 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/CORE_CONCEPTS.md16,6 Ko
- SKILL.md4,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- PCL Team
- Source
- github.com/personamanagmentlayer/pcl/tree/79ccaa9820486121fa33aaa696ec16fa1607bf02/stdlib/data/databricks-expert
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« databricks-expert » (PCL Team, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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