Откройте для себя основные компоненты и методы для освоения блоков данных и создания масштабируемых конвейеров данных
Databricks — это мощная платформа для разработки и анализа данных, которая позволяет предприятиям обрабатывать и анализировать большие наборы данных в режиме реального времени. Платформа предлагает широкий спектр инструментов и сервисов, которые позволяют пользователям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, выполнять SQL-запросы и создавать визуализации данных.
Если вы хотите изучить Databricks, вот пошаговое руководство с бесплатными ресурсами, которые помогут вам начать работу.
Что такое блоки данных❓
Прежде чем углубляться в технические детали, важно понять, что такое Databricks и что они могут делать. Databricks — это облачная платформа данных, которая предоставляет унифицированное рабочее пространство для инженеров по данным, специалистов по данным и бизнес-аналитиков для совместной работы и работы с большими наборами данных.
Что такое Databricks Lakehouse❓
Databricks Lakehouse — это архитектура управления данными, которая сочетает в себе лучшие функции хранилищ данных и озер данных. Он обеспечивает масштабируемую, безопасную и высокопроизводительную среду для обработки и хранения структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных.
Каковы гарантии ACID на Databricks ❓
Гарантии ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность) имеют решающее значение для обеспечения целостности и согласованности данных в распределенных системах. Databricks предоставляет полные гарантии ACID на Delta Lake, свой собственный уровень хранения для озер данных, чтобы гарантировать, что данные остаются согласованными, надежными и всегда доступными.
Что такое архитектура Medallion Lakehouse ❓
Архитектура Medallion Lakehouse — это шаблон проектирования для создания масштабируемых, гибких и производительных архитектур данных с использованием Databricks. Он обеспечивает основу для интеграции различных источников данных, обработки больших наборов данных в режиме реального времени и обеспечения быстрой аналитики и отчетности.
Архитектура блоков данных
Понимание архитектуры Databricks необходимо для разработки эффективных и масштабируемых конвейеров данных. Он состоит из нескольких компонентов, таких как кластеры, рабочие области, записные книжки, библиотеки, задания и хранилище, которые работают вместе, чтобы обеспечить комплексную платформу данных.
Запуск универсального вычислительного кластера Databricks
Создание кластера Databricks — это первый шаг к созданию конвейеров данных и обработке больших наборов данных. Платформа предоставляет различные типы кластеров, в том числе универсальные кластеры, кластеры с высокой степенью параллелизма и кластеры с поддержкой графического процессора, которые пользователи могут настроить в соответствии со своими конкретными потребностями.
Создание блокнота Databricks
Блокноты Databricks — это интерактивные документы, которые позволяют пользователям писать код, выполнять запросы и визуализировать данные. Они представляют собой мощный инструмент для исследования данных, экспериментов и совместной работы.
Выполнение ячеек записной книжки для обработки, запроса и предварительного просмотра данных
Ячейки записной книжки — это отдельные фрагменты кода, которые можно выполнять независимо или как часть более крупного рабочего процесса. Их можно использовать для обработки данных, выполнения запросов, создания визуализаций и предварительного просмотра результатов.
Создание, запуск и управление заданиями Databricks
Задания Databricks — это автоматизированные рабочие процессы, которые позволяют пользователям планировать и запускать задачи обработки данных, такие как задания ETL (извлечение, преобразование, загрузка) или конвейеры машинного обучения. Их можно настроить для запуска по расписанию или запуска по событию.
Настройка добавочного приема данных в Delta Lake
Добавочный прием данных — это метод постепенного обновления данных в Delta Lake без необходимости перезаписи всего набора данных. Это мощная функция, которая позволяет пользователям обрабатывать большие наборы данных более эффективно и экономично.
Планирование записной книжки как задания Databricks
Планирование записной книжки как задания Databricks — это простой процесс, который позволяет пользователям автоматизировать задачи обработки данных. Он включает в себя определение сведений о задании, выбор записной книжки для запуска, настройку параметров кластера и настройку расписания задания.
👇
Блоки данных SQL
Databricks SQL — это мощный механизм SQL, который позволяет пользователям выполнять SQL-запросы ANSI к большим наборам данных, хранящимся в Delta Lake, что позволяет им анализировать данные, создавать визуализации и генерировать идеи.
Спасибо, что прочитали!👋
Если вам ПОНРАВИЛАСЬ моя статья, ПОДЕЛИТЕСЬ ею со своими коллегами и не забудьте ХЛОПИТЬ, подпишитесь на меня на Medium и в Twitter и свяжитесь со мной в LinkedIn, чтобы быть в курсе моих новых статей.
