Databricks — opinie, limity i integracje

Czym jest Databricks i dla kogo powstał?

Databricks to platforma do przetwarzania i analizy danych rozwijana przez Databricks, Inc. Łączy inżynierię danych z pracą analityczną w modelu lakehouse. Jest przeznaczona dla organizacji, które chcą przygotowywać dane i prowadzić analizy na wspólnej platformie, zamiast kupować osobne rozwiązanie dla każdego etapu. Firmę Databricks założyli w 2013 roku twórcy Apache Spark¹.

W Business Intelligence Databricks pełni przede wszystkim rolę zaplecza danych. Analitycy i zespoły raportowe przygotowują tam dane oraz wykonują zapytania. Lakehouse łączy pracę na jeziorze danych z praktykami znanymi z hurtowni; platforma nie skupia się więc wyłącznie na wykresach.
Jedno środowisko może objąć pracę nad danymi, zanim trafią do raportów. Firma potrzebująca samych pulpitów powinna osobno ocenić warstwę wizualną i platformę danych. Databricks warto rozpatrywać jako część architektury analitycznej, nie odpowiedź na każdą potrzebę raportową. Domyślnie bezczynny serverless SQL warehouse zatrzymuje się po 10 minutach, a wariant Pro lub Classic po 45 minutach².

Funkcje Databricks

Databricks obsługuje pozyskiwanie i przygotowywanie danych w zautomatyzowanych przepływach pracy – przed analizą i raportowaniem³. Azure Databricks oferuje współdzielone notatniki, analizę opartą na Spark, modelowanie i prognozowanie. Obsługuje też Delta Lake z transakcjami ACID i wersjonowaniem danych⁴. Notatniki Azure Databricks działają w czterech językach: Python, SQL, Scala i R⁵.

• Przygotowanie danych: Przy ocenie ETL trzeba odróżnić przepływ zasilający analizy danymi od narzędzia, w którym odbiorca ogląda raport.
• Spójność danych: ACID określa właściwości transakcji chroniące spójność zapisu. Wersjonowanie przechowuje historię zmian danych; przy projektowaniu zbiorów analitycznych są to dwa odrębne kryteria.
• Praca analityczna: Notatnik pomaga prowadzić analizę, ale nie zastępuje pulpitu dla odbiorcy biznesowego. Azure Databricks należy więc oceniać osobno pod kątem przygotowania danych i prezentacji wyników.

Databricks łączy pracę nad danymi z ich analizą, co może być przydatne w procesie BI. Funkcji opisanych dla Azure Databricks nie należy jednak przypisywać automatycznie każdej wersji platformy. Databricks działa w trzech chmurach: AWS, Microsoft Azure i Google Cloud⁶.

Ile kosztuje Databricks?

Koszt Databricks zależy od zużycia DBU, czyli jednostek rozliczeniowych obliczeń. Do rachunku dochodzi infrastruktura chmurowa: maszyny, pamięć masowa, sieć, usługi serverless i dodatki platformowe⁷. Dla Azure Databricks Premium podano stawki według rodzaju obciążenia oraz pakiety wcześniejszego zakupu DBCU. Nie są to abonamenty ze stałą ceną miesięczną⁸. Azure Databricks nalicza zużycie DBU z dokładnością do sekundy⁹.

Plany i abonamenty

Azure Databricks Premium rozlicza poniższe obciążenia według zużycia. Wcześniejszy zakup DBCU oznacza z kolei zobowiązanie roczne albo trzyletnie⁸.

Dane w tabeli: 8,10

Opłaty dodatkowe i wdrożenie

Azure Databricks Premium ma też osobne pozycje kosztowe poza obliczeniami: jednostkę magazynową i Managed Disaster Recovery⁸.

Dane w tabeli: 8

Łączny wydatek wynika z użycia usług i infrastruktury, nie z samej ceny pakietu DBCU⁷. Databricks oferuje także indywidualnie ustalane rabaty za zobowiązanie do określonego poziomu wykorzystania¹¹. Stawki jednostkowe w tabeli pomagają obliczyć zużycie poza kwotą wcześniejszego zakupu. Przedstawione warunki nie określają osobnej stawki promocyjnej po zakończeniu zobowiązania. Wcześniejszy zakup DBCU na rok lub trzy lata może przynieść do 37% oszczędności względem stawek za bieżące zużycie⁹.

Wersje, limity i sposób udostępniania Databricks

Databricks oferuje bezpłatny okres próbny platformy Data + AI. W jego trakcie można zapraszać współpracowników, a możliwość zapraszania pozostaje także po zakończeniu okresu próbnego¹¹. Start nie wymaga podania karty kredytowej³. W Azure Databricks wybór wystąpienia określa liczbę procesorów wirtualnych, pamięć RAM i wartość DBU. Podane konfiguracje obejmują zakres od 4 procesorów, 14 GiB RAM i 0,75 DBU do 64 procesorów, 256 GiB RAM i 12,00 DBU⁸.

Dane w tabeli: 8

Orientacyjne wartości Astrato pomagają oszacować skalę obciążenia. Pochodzą od podmiotu zewnętrznego: nie są limitami platformy ani gwarancją zużycia konkretnego klastra¹².

Dane w tabeli: 12

Bezpłatny start i zapraszanie zespołu pozwalają ocenić wspólną pracę. Przy doborze zasobów trzeba jednak odróżnić parametry wystąpienia Azure Databricks od szacowanego zużycia całego klastra. Okres próbny Azure Databricks w wariancie Trial (Premium) obejmuje 14 dni bezpłatnych jednostek DBU¹³.

Integracje Databricks

Databricks łączy środowisko danych z narzędziami analitycznymi i aplikacjami biznesowymi. Databricks AI/BI opisano dla 3 chmur: AWS, Microsoft Azure i Google Cloud Platform¹⁴. Pulpity Databricks AI/BI można osadzać na stronach i w aplikacjach, a Genie wprowadzać do aplikacji biznesowych¹⁴. Przy wyborze architektury BI warto więc rozdzielić doprowadzenie danych do platformy od udostępniania wyników poza nią.

Dane w tabeli: 4,8,15

Zespół BI może osadzić pulpit albo pracować przez zewnętrzne narzędzie SQL. Są to różne sposoby udostępniania wyników. Uwierzytelnianie JDBC/ODBC dotyczy opisanych obliczeń Azure Databricks Premium. Lista narzędzi używanych z platformą nie oznacza też, że każdy łącznik ma identyczne funkcje^8,15.

Wdrożenie i wsparcie Databricks

Databricks wspiera pracę zespołową przez wspólne przestrzenie robocze i zasady tworzenia klastrów. Przestrzenie robocze służą współpracy zespołów zajmujących się danymi¹⁶. Zasady klastrów pozwalają nadzorować tworzenie zasobów obliczeniowych¹⁷. Przykład w dokumentacji ogranicza liczbę węzłów roboczych do 10¹⁸.

Przy wdrożeniu każdy z tych mechanizmów rozwiązuje inny problem. Przestrzeń robocza organizuje miejsce współpracy, a zasada klastra reguluje tworzenie środowisk obliczeniowych. Gdy analitycy i inżynierowie danych pracują razem, firma powinna przypisać odpowiedzialność zarówno za pracę zespołu, jak i administrację zasobami. Przydział tych obowiązków powinien uwzględniać data governance, które określa, kto podejmuje decyzje o danych, do czego można je wykorzystać i kto za nie odpowiada.

Ten podział pozwala oddzielić współpracę użytkowników od kontroli infrastruktury. Zasady klastrów sprawiają też, że o tworzeniu zasobów nie decyduje wyłącznie osoba rozpoczynająca pracę. Nie należy mylić tych funkcji produktu z usługą wsparcia dostawcy. Wspólna przestrzeń robocza i zasady klastrów opisują działanie platformy, nie warunki pomocy technicznej.

Co Databricks robi inaczej niż konkurencja?

Databricks łączy inżynierię danych, naukę o danych i uczenie maszynowe z zaawansowaną analityką oraz AI¹⁶. Jego zakres wykracza więc poza narzędzie wybierane tylko do tworzenia dashboardów. Decyzja dotyczy całego procesu pracy z danymi, nie samej prezentacji wyników.

Firma planująca BI powinna rozdzielić przygotowanie danych do analizy od udostępniania raportów. Pierwsze zadanie angażuje zespoły techniczne i analityczne; drugie dotyczy sposobu, w jaki biznes korzysta z wyników. Wspólna strategia zakupowa ma sens, gdy organizacja potrzebuje platformy obejmującej więcej niż warstwę wizualną.

Szeroki zakres może przemawiać za Databricks jako wspólnym środowiskiem dla zespołów danych. Nie dowodzi jednak przewagi nad każdym konkurentem w tworzeniu pulpitów. Analityka i AI nie rozstrzygają też o dopasowaniu do firmy potrzebującej wyłącznie gotowych raportów. Platformę danych warto porównywać z produktami o podobnym zakresie, a raportowanie oceniać według potrzeb jego odbiorców¹⁹.

Plusy i minusy Databricks

Databricks warto rozważyć przy dużych wolumenach danych, prognozowaniu popytu i rekomendacjach. Jeśli zakup dotyczy tylko dashboardów sprzedażowych, zakres platformy wymaga osobnej oceny⁷. O dopasowaniu decydują również kompetencje zespołu, sposób budowy potoków danych i pełny rachunek za usługi. Sama stawka za DBU nie wystarczy^7,20.

Databricks AI/BI: jak Unity Catalog łączy metryki, pulpity i Genie?

Databricks AI/BI udostępnia pulpity i odpowiedzi Genie oparte na metrykach zapisanych w Unity Catalog Business Semantics, dzięki czemu odbiorcy korzystają ze wspólnego kontekstu biznesowego²¹. Pulpity służą do monitorowania i wizualizacji danych, a Genie do zadawania pytań o dane¹⁴.

Jak metryki wielokrotnego użytku trafiają do pulpitów i odpowiedzi Genie?

Databricks AI/BI opiera działanie na definicjach metryk i ich kontekście semantycznym, więc znaczenia wskaźnika nie trzeba ustalać osobno w każdym widoku²¹.

• Definicja metryki: Unity Catalog Business Semantics zapisuje metryki wielokrotnego użytku i kontekst semantyczny dla pulpitów oraz agentów Genie.²¹
• Prezentacja na pulpicie: Pulpity Databricks AI/BI wymagają niewielkiej ilości kodu. Obsługują wizualizacje i filtrowanie przekrojowe, czyli zmianę widoku danych według wybranego przekroju.²¹
• Odpowiedź na pytanie: Agenci Genie udostępniają interfejs konwersacyjny i tworzą wizualizacje na podstawie danych.²¹
• Rozszerzenie analizy: Databricks AI/BI łączy pulpity z funkcjami AI platformy Databricks Lakehouse, zapytaniami SQL do punktów końcowych modeli, wbudowanymi funkcjami LLM, wyszukiwaniem wektorowym i prognozowaniem metryk.¹⁴

Wskaźniki na pulpicie i pytania do Genie korzystają z tego samego kontekstu. Databricks AI/BI obejmuje także zarządzanie dostępem odbiorców, osadzanie, API i inspekcję użycia²¹.

Czy Databricks AI/BI wymaga dodatkowej opłaty licencyjnej ponad standardowe stawki DBU?

Databricks AI/BI nie wymaga dodatkowej opłaty licencyjnej, ale obliczenia podlegają standardowym stawkom DBU Databricks Lakehouse¹⁴. Dostawca przedstawia ofertę jako rozwiązanie bez limitów licencyjnych. Aby z niego korzystać, dotychczasowi klienci wariantów Databricks Lakehouse Classic, Pro i Serverless muszą jednak zarządzać danymi w Unity Catalog¹⁴. Brak dodatkowej opłaty licencyjnej nie znosi rachunku za obliczenia ani warunku dotyczącego danych.

Według deklaracji dostawcy z Databricks korzysta ponad 60% firm z listy Fortune 500. Ta skala nie określa kosztu ani nie gwarantuje, że Databricks AI/BI będzie pasował do konkretnej firmy^3,22.

Databricks Genie: jak budżety ograniczają wydatki na pytania o dane?

Databricks Genie w Azure Databricks daje administratorom narzędzia do nadzoru nad wydatkami na pytania o dane. Mogą ustalać budżety, progi i wyjątki dla użytkowników oraz włączać alerty e-mail. Mają też wgląd w użycie i koszty²³. Alert może jednak dotrzeć w innym momencie niż ten, w którym wydatek osiągnie próg²³.

Jak działają 4 współdzielone progi i 20 wyjątków dla użytkowników na budżet?

W budżecie Genie administrator ustala progi współdzielonego wykorzystania oraz wyjątki dla użytkowników²³.

• Tworzy budżet: obejmuje wydatki na korzystanie z Genie mechanizmem kontroli.²³
• Ustawia progi: konfiguruje maksymalnie 4 współdzielone progi na budżet.²³
• Dodaje wyjątki: określa maksymalnie 20 wyjątków dla użytkowników w budżecie.²³
• Włącza nadzór: korzysta z alertów e-mail oraz monitoruje użycie i koszty.²³

Ustawienia pozwalają osobno nadzorować wspólne zużycie i wskazanych użytkowników. Powiadomienie może jednak przyjść z opóźnieniem. Zdarza się też, że użytkownik zostanie zablokowany, zanim rzeczywisty wydatek osiągnie próg. Próg nie gwarantuje więc alertu dokładnie przy danej kwocie²³.

Co oznacza limit 1000 budżetów na konto?

Azure Databricks pozwala utworzyć maksymalnie 1000 budżetów Genie na konto²³. Limit obejmuje budżety w całym koncie, a nie wyjątki przypisane do pojedynczego budżetu. Przy podziale kosztów między zespoły trzeba rozróżnić budżet i jego użytkowników. Każdy kolejny budżet zajmuje miejsce w limicie konta.

Databricks SQL Warehouse: jak dobrać rozmiar do obciążenia BI?

Databricks SQL Warehouse trzeba dobierać według zużycia DBU, czasu pracy i wariantu obliczeń. Ten sam rozmiar klastra ma różne stawki w Azure Databricks Premium SQL, SQL Pro i wersji serverless. SQL kosztuje 0,22 USD/DBU-godz., SQL Pro – 0,55 USD/DBU-godz., a bezserwerowa baza SQL – 0,70 USD/DBU-godz.⁸.

Co oznacza zakres od 4 DBU dla 2X-Small do 528 DBU dla 4X-Large?

Zakres od 4 do 528 DBU pokazuje, jak rośnie liczba jednostek przypisanych do rozmiaru klastra. Nie jest to stały rachunek miesięczny. Tabela przedstawia koszt godziny pracy według podanych stawek. Dla SQL i SQL Pro rozdziela też opłatę za DBU od kosztu maszyny wirtualnej⁸.

Dane w tabeli: 8

Kiedy rozważyć SQL, SQL Pro lub wariant Serverless?

W przedstawionym cenniku SQL ma najniższy koszt godziny pracy przy każdym pokazanym rozmiarze. Porównanie z SQL Pro i serverless wymaga jednak uwzględnienia sposobu uruchamiania obciążenia⁸. Dla nieregularnej pracy BI pomocne są szacunki Astrato dotyczące Serverless SQL. Zakładają cache wyników, automatyczne wstrzymywanie i oszczędną konfigurację; nie gwarantują rachunku Databricks¹².

Dane w tabeli: 12

Przy wyborze rozmiaru trzeba połączyć stawkę godzinową klastra z rzeczywistym czasem jego pracy. Więcej DBU samo w sobie nie określa miesięcznego rachunku.

Databricks Lakeflow: który wariant potoku odpowiada wymaganiom danych?

Wariant Databricks Lakeflow Spark Declarative Pipelines w Azure Databricks należy dobrać do potrzeb potoku. Znaczenie ma przechwytywanie zmian, kontrola jakości danych albo przyrostowe odświeżanie i przyspieszanie strumieniowania. Stawki wynoszą od 0,30 do 0,54 USD/DBU-godz. Tańszy wariant nie daje tego samego zestawu funkcji⁸.

Dane w tabeli: 8

Kiedy potrzebne jest przechwytywanie zmian danych w Classic Pro za 0,38 USD/DBU-godz.?

Classic Pro staje się istotny, gdy potok ma wychwytywać zmiany w danych źródłowych zamiast przetwarzać za każdym razem cały zbiór. Przechwytywanie zmian danych (CDC) rozpoznaje nowe, zmienione i usunięte rekordy. Classic Core nie ma tej funkcji. O wyborze między wariantami decyduje więc sposób aktualizacji danych, a nie tylko stawka⁸.

Co dodają Classic Advanced za 0,54 USD/DBU-godz. i Serverless za 0,47 USD/DBU-godz.?

Classic Advanced dodaje funkcje jakości danych. Serverless wyróżnia się natomiast przyrostowym odświeżaniem widoków zmaterializowanych i przyspieszaniem strumieniowania. Funkcji tych nie wskazano dla wariantów Classic, więc Serverless nie należy traktować jak Classic Advanced z inną ceną⁸. Przy obliczaniu kosztu Lakeflow Classic trzeba też uwzględnić opcjonalny Photon. Jego współczynnik emisji DBU wynosi 2,9× względem wariantu bez Photon⁸.

Databricks ai_decide: kiedy można użyć funkcji SQL w wersji beta?

Databricks ai_decide to funkcja SQL w wersji beta. Zwraca prawdopodobieństwo, wybiera etykietę albo wystawia ocenę według zadanych kryteriów²⁴. Możliwość jej użycia zależy od regionu i wersji środowiska wykonawczego, a rodzaj operacji określa format wyniku. Odpowiedzi nie są deterministyczne²⁴.

Jak działają limity 255 nazwanych kryteriów i skala oceny obejmująca 2–10 kryteriów?

Zakres Databricks ai_decide zależy od operacji. Wybór obsługuje maksymalnie 255 nazwanych kryteriów, a uporządkowana skala oceny obejmuje od 2 do 10 kryteriów²⁴.

• Prawdopodobieństwo: funkcja zwraca wartość od 0 do 1.²⁴
• Wybór etykiety: nazwane kryteria określają opcje, spośród których funkcja wybiera.²⁴
• Ocena: kryteria tworzą uporządkowaną skalę, nie zbiór etykiet do wyboru.²⁴

Projektując zapytanie, trzeba zdecydować, czy potrzebna jest liczba, etykieta czy ocena. Wyniki mogą się różnić między wywołaniami. Może też zmienić się model bazowy, dlatego odpowiedź nie powinna pełnić roli stałej reguły decyzyjnej²⁴.

Dlaczego wymagane jest Databricks Runtime 15.4 LTS lub nowsze, a zalecane 18.2 lub nowsze?

Databricks Runtime 15.4 LTS lub nowszy to minimalny warunek użycia Databricks ai_decide. Dostawca zaleca Databricks Runtime 18.2 lub nowszy²⁴. Sama zgodna wersja środowiska nie wystarczy: funkcja działa tylko w obsługiwanych regionach i nie działa w Databricks SQL Classic²⁴. Przy planowaniu wdrożenia trzeba też uwzględnić status beta. Zmienność odpowiedzi ogranicza użyteczność funkcji tam, gdzie wynik musi być powtarzalny²⁴.

Azure Databricks Premium: jak zaplanować kontrolę dostępu do danych regulowanych?

Azure Databricks Premium oferuje kontrolę dostępu opartą na rolach, uwierzytelnianie JDBC/ODBC i dzienniki inspekcji. Dla obszarów roboczych przetwarzających dane regulowane przewidziano dodatek Enhanced Security & Compliance⁸. Przy planowaniu wdrożenia trzeba osobno ocenić uprawnienia, uwierzytelnianie obciążeń i koszt dodatku. Jego stawka wynosi 10% ceny katalogowej wydatków na produkt w wybranym obszarze roboczym Premium^8,9.

Jakie uprawnienia obejmuje kontrola dostępu oparta na rolach i gdzie obowiązują ograniczenia uwierzytelniania Azure AD?

W Azure Databricks Premium kontrola dostępu oparta na rolach obejmuje notatniki, klastry, zadania i tabele. Oferta uwzględnia także uwierzytelnianie JDBC/ODBC oraz dzienniki inspekcji⁸. Dostępne metody zależą jednak od rodzaju obliczeń. Nie można zakładać tego samego sposobu uwierzytelniania dla każdego zadania.

• Lekkie obliczenia na zadaniach: przekazywanie poświadczeń Azure Active Directory nie jest dostępne.⁸
• Obliczenia uniwersalne: uwierzytelnianie warunkowe jest dostępne.⁸
• Obliczenia na zadaniach: uwierzytelnianie warunkowe nie jest dostępne.⁸

Role porządkują dostęp do zasobów, ale nie znoszą ograniczeń danego typu obliczeń. Jeśli proces wymaga określonej metody uwierzytelniania, rodzaj obliczeń staje się osobnym kryterium wyboru.

Kiedy dodatek Enhanced Security & Compliance zwiększa wydatki na produkt o 10%?

Azure Databricks Enhanced Security & Compliance podnosi wydatki na produkt o 10% ceny katalogowej w wybranym obszarze roboczym Azure Databricks Premium⁸. Dodatek jest przeznaczony dla klientów, którzy przetwarzają dane regulowane i korzystają z obszaru roboczego Premium⁸. Dopłatę oblicza się od wydatków na produkt w tym obszarze roboczym, a nie jako jednolitą kwotę dla całej organizacji⁸. Ułatwia to kalkulację, lecz nie zastępuje oceny uprawnień i metod uwierzytelniania dla planowanych obciążeń⁹.

Opinie klientów o Databricks

Dla kogo jest Databricks, a dla kogo nie?

Databricks jest wskazywany przede wszystkim organizacjom, które przetwarzają duże zbiory danych i budują modele predykcyjne lub rozwiązania uczenia maszynowego. W porównaniu scenariuszy dla polskich firm rekomendacja dotyczy organizacji zatrudniających ponad 500 osób⁷. Nie jest to minimalna wielkość nabywcy. Ważniejszy dla decyzji pozostaje rodzaj obciążenia.

Sprawdzi się, jeśli

• Firma rozwija zaawansowaną analitykę. Databricks jest wskazywany tam, gdzie dane zasilają uczenie maszynowe, modele predykcyjne, Spark i zaawansowane przetwarzanie.⁷
• Zespół pracuje na dużych zbiorach. Azure Databricks jest wskazywany analitykom danych, inżynierom danych i zespołom data science pracującym z takimi zbiorami.⁴
• Wyniki trafiają także do biznesu. Databricks AI/BI udostępnia pulpity, agentów Genie i aplikacje również użytkownikom biznesowym przez uproszczony interfejs Genie One.²¹

Poszukaj gdzie indziej, jeśli

• Zakup dotyczy tylko raportów. Firma potrzebująca wyłącznie prezentacji gotowych danych powinna porównywać narzędzia do dashboardów. Zastosowania Databricks w ML i zaawansowanym przetwarzaniu nie rozstrzygają o takim wyborze.⁷
• Firma nie planuje zespołu danych. Jeśli projekt nie zakłada pracy analityków, inżynierów danych ani data science na dużych zbiorach, nie odpowiada scenariuszowi wskazywanemu dla Azure Databricks.⁴

Próg ponad 500 pracowników opisuje rekomendowany scenariusz porównawczy, nie warunek zakupu. Ostatecznie firma musi ustalić, czy potrzebuje platformy do pracy nad danymi, czy tylko sposobu udostępniania raportów⁷.

Alternatywy dla Databricks

Databricks warto porównywać z innymi produktami według planowanego zadania. Szybkie BI w ekosystemie Microsoft 365, analityka SQL, praca na danych w Azure i analiza logów wymagają odmiennych kryteriów. Tabela pokazuje kontekst wymienienia każdej alternatywy. Nie porównuje cen ani jednakowych zestawów funkcji.

Dane w tabeli: 4,7,20,24

• Microsoft Fabric: warto rozważyć, gdy głównym celem jest udostępnianie analiz w środowisku biurowym.
• Snowflake: stanowi punkt porównania, gdy analitycy pracują przede wszystkim przez zapytania SQL.
• Azure Synapse Analytics i Azure Data Explorer: należy je porównywać według rodzaju danych i zapytań, nie tylko dlatego, że działają w Azure.
• Knowi i Google BigQuery: pierwszy produkt warto zestawić z zakresem platformy analitycznej, drugi – z planowaną pracą na danych hurtowni.

Produkty w zestawieniu należą do różnych kategorii. Narzędzie BI, silnik analizy telemetrii i platforma danych odpowiadają na inne potrzeby. Nazwanie produktu alternatywą nie oznacza, że zastąpi całą ofertę Databricks.

Najczęstsze pytania o Databricks

Databricks należy oceniać jako platformę danych, nie tylko narzędzie do zapytań lub raportów. Poniższe odpowiedzi oddzielają zastosowanie produktu od języków pracy i wyboru chmury. Wyjaśniają też zakres porównania z konkurentem.

What exactly do Databricks do?

Databricks łączy inżynierię danych, analizę, naukę o danych, uczenie maszynowe i AI na platformie opartej na Apache Spark¹⁶. Zakup dotyczy więc czegoś więcej niż przygotowania dashboardu. Obejmuje również pracę nad danymi, które zasilą analizę.

Is Databricks SQL or Python?

Databricks nie jest językiem programowania. Na platformie można pracować zarówno z SQL, jak i z Pythonem. Notatniki Azure Databricks obsługują cztery języki: Python, SQL, Scala i R⁵. SQL służy zapytaniom analitycznym, a Python ma znaczenie przy programowaniu i pracy nad modelami. Wybór zależy od zadania oraz umiejętności zespołu.

Is Databricks on AWS or Azure?

Databricks działa w AWS i Microsoft Azure, a oferta obejmuje także Google Cloud Platform¹⁴. Przy porównywaniu funkcji i cen trzeba wskazać konkretny produkt chmurowy. Azure Databricks nie jest nazwą całej oferty dostawcy.

Who is bigger, Snowflake or Databricks?

Aby porównać wielkość Snowflake i Databricks, trzeba najpierw wybrać miarę, na przykład przychody albo liczbę klientów. Same nazwy platform nie dają odpowiedzi. Przy zakupie bardziej przydaje się porównanie produktów pod kątem planowanego obciążenia niż ogólne rozstrzyganie, który dostawca jest „większy”.

Is Databricks just Apache Spark?

Nie. Apache Spark stanowi podstawę platformy, lecz Databricks obejmuje szerszy proces pracy z danymi. Przy wyborze produktu trzeba odróżnić technologię przetwarzania od funkcji platformy i warunków korzystania z niej.

Jesteś producentem albo widzisz nieaktualną informację? Zgłoś poprawkę — odpowiadamy w ciągu 7 dni roboczych.