Databricks Notebook代码报FileNotFoundError，原可行代码失效求因

问题场景 #

4年前可正常运行的Databricks Python代码，现在执行时抛出FileNotFoundError，报错提示找不到/dbfs/FileStore/NJ/file1.txt，且已确认目标目录存在。

原代码：

%python
import pandas as pd
from io import StringIO

data = """
CODE,L,PS
5d8A,N,P60490
5d8b,H,P80377
5d8C,O,P60491
"""

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=',')
#print(df)
df.to_csv('/dbfs/FileStore/NJ/file1.txt')

pandas_df = pd.read_csv("/dbfs/FileStore/NJ/file1.txt", header='infer') 
print(pandas_df)

报错信息：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/dbfs/FileStore/NJ/file1.txt'

核心失效原因 #

1. DBFS FUSE挂载默认禁用 #

早期Databricks集群默认通过FUSE将DBFS挂载到节点本地的/dbfs路径，因此可以直接用本地文件路径方式读写。但后续版本（尤其是Serverless Runtime集群）默认关闭了FUSE挂载，此时直接访问/dbfs路径会找不到对应的文件系统。

2. 权限模型变更 #

即使目录存在，当前Notebook的执行身份（比如Workspace用户权限、集群IAM角色）可能没有对/FileStore/NJ路径的读写权限。Databricks后续加强了Workspace和DBFS的权限控制，原有的权限配置可能不再适用。

3. 文件同步延迟 #

df.to_csv通过本地路径写入时，虽然代码执行完成，但DBFS的文件同步可能存在异步延迟，导致立刻读取时文件还未完全同步到存储层，出现文件不存在的错误。

4. 大小写敏感问题 #

DBFS底层存储（如S3、ADLS）是大小写敏感的，若实际目录/文件名的大小写与代码中不一致（比如实际是/FileStore/nj/而代码写的是/FileStore/NJ/），也会触发找不到文件的错误。

验证与修复方案 #

验证FUSE挂载状态 #

在Notebook中执行以下命令，若报错则说明FUSE未挂载：

!ls /dbfs/FileStore/NJ

修复后的示例代码 #

改用Databricks原生的dbutils.fs工具或dbfs:/协议路径操作文件：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = """
CODE,L,PS
5d8A,N,P60490
5d8b,H,P80377
5d8C,O,P60491
"""

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=',')
# 使用dbutils写入DBFS，支持覆盖已有文件
dbutils.fs.put("/FileStore/NJ/file1.txt", df.to_csv(index=False), overwrite=True)

# 用dbfs:/协议路径读取文件，兼容FUSE未挂载的场景
pandas_df = pd.read_csv("dbfs:/FileStore/NJ/file1.txt", header='infer') 
print(pandas_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ged