Azure Databricks实时数据接入方案选型及NLP算力配置咨询

结合你时间紧张、数据规模小的前提，两个方案的选择逻辑如下：

• 若实时延迟要求为分钟级，优先选Data Factory → Databricks链路：
  Data Factory自带全品类API、数据库官方连接器，无需额外开发对接代码，可视化配置即可完成数据抽取，同时支持直接触发Databricks作业执行转换、NLP任务，最终写入数仓/SQL库的链路也可在同一流程中配置完成，整体运维成本极低。如果你之前在AWS上用过Glue触发EMR/Databricks作业，这套逻辑几乎完全一致，上手成本为零。
• 若实时延迟要求为秒级，再考虑Kafka→Blob Storage→Databricks方案：
  你10万行的规模完全不需要自建Kafka集群，直接用Azure Event Hubs（原生兼容Kafka协议）承接实时数据，落地到Blob Storage后用Databricks结构化流消费即可，但这套链路的配置和运维复杂度远高于前者，时间紧张的情况下不做优先推荐。

你的数据规模很小，NLP任务为算力敏感型，可根据你使用的NLP模型量级选择：

• 若使用轻量NLP方案（如传统统计类NLP、参数量1B以下的小预训练模型），选择Standard_DS3_v2 规格worker即可，单worker为4核14G内存，集群仅需2~3个worker就能在几分钟内跑完10万行数据的全流程任务，成本很低。
• 若使用大参数量预训练模型（如7B及以上参数的大模型做推理、微调），直接选择GPU规格的Standard_NC4as_T4_v3 worker，单worker带16G显存的T4显卡，单节点即可支撑你的任务需求，运行速度是同成本CPU机型的5~10倍。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chicagobeast12