Databricks ist ein Softwareunternehmen, welches Data-Engineering-, Data Science-, und Machine Learning-Tools für die Verarbeitung und Umwandlung großer Datenmengen zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen anbietet.
Die cloud-basierte Data Intelligence Plattform wurde von den Schöpfern von Apache Spark entwickelt und bietet den Anwendern einen zentralen Ort für Ihre Datenverarbeitung (von der Speicherung bis hin zu Machine Learning-Anwendungen).
Warum arbeiten wir mit unserem Technologiepartner Databricks zusammen?
Big-Data-Prozesse und Hadoop
Traditionelle Big-Data-Prozesse, die oft auf Hadoop basieren, neigen dazu, träge zu sein und erfordern eine signifikante Zeit für die Einrichtung und Verwaltung von Clustern. Dies kann die Agilität und Effizienz in datenintensiven Umgebungen einschränken.
Databricks und Cloud-Computing
Im Gegensatz dazu nutzt Databricks die Vorteile verteilter Cloud-Computing-Umgebungen, wie Azure, AWS oder Google Cloud. Diese Cloud-Plattformen ermöglichen eine flexible Skalierung und Zuweisung von Rechenressourcen, einschließlich CPUs und GPUs, abhängig von den spezifischen Anforderungen der Datenanalyse. Dadurch wird eine effizientere und anpassungsfähigere Datenverarbeitung ermöglicht.
Innovationsförderung durch Databricks
Databricks unterstützt Innovation und Entwicklung durch eine verbesserte Plattform, die neben erhöhter Effizienz auch erweiterte Sicherheitsoptionen bietet. Diese Aspekte sind besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten.
Funktionalitäten von Databricks
Databricks ermöglicht es Nutzern, Erkenntnisse aus Daten mithilfe von Spark SQL abzuleiten. Dies bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Datenabfragen durchzuführen.
Es besteht die Möglichkeit, aktive Verbindungen zu gängigen Visualisierungstools wie Power BI, Qlikview und Tableau herzustellen. Diese Integration erleichtert die Darstellung und Analyse von Daten.Nutzer können mit Spark ML in Databricks prädiktive Modelle erstellen, was für fortgeschrittene Datenanalysen und maschinelles Lernen essentiell ist.
Nutzer können mit Spark ML in Databricks prädiktive Modelle erstellen, was für fortgeschrittene Datenanalysen und maschinelles Lernen essentiell ist.
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Integration von verschiedenen Tools mit Databricks
Datenquellen
Databricks unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen wie Delta Lake, CSV, JSON, XML und Parquet, was eine flexible Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.
Entwickler-Tools
Es integriert sich nahtlos mit verschiedenen Entwickler-Tools wie IntelliJ, DataGrip, PyCharm und Visual Studio Code, was die Entwicklungsarbeit erleichtert.
Partner-Lösungen
Databricks arbeitet effektiv mit Partner-Lösungen wie Power BI und Tableau zusammen, um erweiterte Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten zu bieten.
| Integration | Unter anderem… |
| Datenquelle | Delta Lake, CSV, JSON, XML, Parquet |
| Entwickler-Tools | IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code |
| Partner-Lösungen | Power BI, Tebleau |
Innovation in der Datenwelt
Die Data Lakehouse Plattform von Databricks stellt eine signifikante Innovation in der Welt der Datenverarbeitung und -analyse dar. Diese Plattform vereint die besten Eigenschaften von Data Warehouses und Data Lakes in einer einzigen, integrierten Lösung, was mehrere Vorteile mit sich bringt:
Vorteile von Databricks
Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die entweder für strukturierte oder für unstrukturierte Daten optimiert sind, ermöglicht die Data Lakehouse Plattform die effiziente Verarbeitung beider Datentypen. Dies erweitert die Bandbreite der Datenanalyse und -nutzung erheblich.
Die Plattform unterstützt die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, was für viele moderne Geschäftsanwendungen, wie etwa für Echtzeit-Analytik oder für das Inter-net der Dinge (IoT), von entscheidender Bedeutung ist.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Data Lakehouse Plattform ist die Garantie der ACID-Compliance (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Dies bedeutet, dass Transaktionen zuverlässig und sicher ausgeführt werden, was für die Integrität und Zuverlässigkeit von Geschäftsprozessen unerlässlich ist.
Data Lakes sind bekannt für ihre Fähigkeit, große Mengen an rohen, unstrukturierten Daten zu speichern, während Data Warehouses für die effiziente Verarbeitung und Analyse strukturierter Daten optimiert sind. Die Data Lakehouse Plattform bringt das Beste aus beiden Welten zusammen, was eine umfassendere und flexiblere Datenverwaltung und -analyse ermöglicht.
erfahren?
In unserem Blog-Beitrag „Was ist Databricks?“ beleuchten wir detailliert die umfassenden Funktionen, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten von Databricks. Sie erfahren dort mehr über die innovative Natur der Data Lakehouse Plattform und lesen, warum sie traditionelle Ansätze in der Datenverarbeitung und -analyse übertrifft.
Profitieren Sie von kristallklarer Datentransparenz