Azure Databricks — co to jest i gdzie się ją stosuje?

Usługa Azure Databricks stanowi ujednoliconą, otwartą platformę analityczną do tworzenia, udostępniania, wdrażania i obsługi danych komercyjnych. Pozwala działać na dużą skalę i korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji. 

Co to jest Databricks?

Databricks to platforma analityczna oparta na Spark. Powstała na uniwersytecie UC Berkeley w 2013 roku. Usługa pracuje nad rozwojem Sparka, korzystając ze wsparcia społeczności. 

Najwięcej korzyści ze stosowania tej platformy analitycznej uzyskują inżynierowie danych i analitycy. Inżynierowie mają możliwość tworzenia skomplikowanych procesów przetwarzania danych. Natomiast analitycy mają dostęp do gotowego środowiska programistyczne, w którym mogą przeprowadzać skomplikowane analizy. 

Gdzie stosuje się Databricks?

Databricks działa na chmurach publicznych, takich jak:

• AWS, 
• Azure, 
• Google Cloud,
• Alibaba.

Jakie języki obsługuje Databricks?

Szerokie wykorzystanie ma Databricks. AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba są miejscami, gdzie jest stosowana, a języki, jakie obsługuje to:

• Scala — platforma z tym językiem oferuje IntelliJ with Databricks Connect.
• R — platforma z tym językiem oferuje RStudio on Databricks i Shiny on Databricks.
• Python — platforma oparta na tym języku oferuje narzędzia Jupyter with Databricks Connect oraz PyCharm with Databricks Connect.
• SQL — platforma oparta na tym języku oferuje Power BI Desktop, Tableau Desktop, Qlik, Looker, TIBCO, SQL Workbench.

Co to jest Azure Databricks?

Jedną z chmur publicznych, na jakich działa Databricks jest Azure. Oferuje szereg korzyści dla użytkownika:

• łatwą integrację,
• elastyczną skalowalność,
• zaawansowane narzędzia zarządzania,
• bezpieczeństwo danych. 

Dla kogo jest Azure Databricks?

Usługa Azure Databricks jest dobrym wyborem dla profesjonalistów zajmujących się obsługą danych. Najwięcej skorzystają analitycy danych, a także inżynierowie danych. Jest w stanie przetwarzać, analizować i modelować duże zbiory danych.

Databricks a praca z notatnikiem

Jeżeli jako inżynier lub analityk pracowałeś z notatnikami Jupitera, to rozwiązanie na pewno Ci się spodoba. Platforma umożliwia wykonywanie wielu różnych zadań. Notatnik jest dostępny w przeglądarce i zapewnia dostęp do pojedynczych komórek. Każda komórka może zawierać wykonywalny kod, a to ma wpływ na uproszczenie testowania. Ponadto istnieje możliwość uruchomienia pojedynczych komórek lub wszystkich w jednym notatniku. 

Inną funkcjonalnością jest budowanie workflow, czyli połączeń wielu notatników w logiczną całość. Gwarantuje to skuteczny przepływ danych. 

Notatniki można również zorganizować w foldery, a także połączyć z kontrolą wersji kodu Git. Ponadto dostępna jest biblioteka Scali lub Pythona, którą możesz wykorzystać, aby zrealizować bardziej skomplikowane procesy. Biblioteki poszerzają możliwości dostępnych w Databricks funkcjonalności. Można dodawać je ręcznie lub zautomatyzować proces poprzez terraform, lub inne rozwiązania, jak Azure DevOps.

Databricks vs Snowflake 

Obie platformy chmurowe służą do przetwarzania danych, ale różnią się podejściem. W Databricks najważniejsze jest przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i przeprowadzanie zaawansowanych analiz. Snowflake skupia się przede wszystkim na magazynowaniu danych i ich analizie. 

Żeby korzystać np. z Azure Databricks, potrzebujesz rozbudowanej wiedzy technicznej. W przypadku Snowflake obsługa jest intuicyjna i dostosowana do potrzeb mniej zaawansowanych użytkowników. 

Tworzenie zadań z Databricks

Jednym z największych atutów tej platformy analitycznej jest możliwość tworzenia zadań. Możesz zautomatyzować otwieranie procesu w wyznaczonym czasie, ustawiając odpowiedni harmonogram w notatniku.

Znaczenie Azure Databricks

Azure Databricks to technologia doceniana w wielu organizacjach, ze względu na możliwość pracy z szeregiem danych. Pozwala wykonywać skomplikowane obliczenia i analizy, a procesy są realizowane w elastyczny sposób. Platforma analityczna działająca w tak zaawansowany sposób, ma również pozytywny wpływ na produktywność zespołu.