Вступ до Databricks Lakehouse

Концепції Databricks

Kevin Barlow

Data Analytics Practitioner

Сховище даних (Data Warehouse)

Сховище даних (Data Warehouse)

Переваги

Чудово для структурованих даних
Висока продуктивність
Легко підтримувати чистоту даних

Недоліки

Дуже дорого
Не підтримує сучасні застосунки
Не створене для машинного навчання

Сховище даних

¹ https://www.databricks.com/blog/2021/05/19/evolution-to-the-data-lakehouse.html

Озеро даних (Data Lake)

Зображення озера даних

Озеро даних (Data Lake)

Переваги

Підтримка всіх сценаріїв використання
Дуже гнучке
Економне

Недоліки

Дані можуть стати неохайними
Історично має нижчу продуктивність

¹ https://www.databricks.com/blog/2021/05/19/evolution-to-the-data-lakehouse.html

Народження Lakehouse

Сховище даних та озеро даних

¹ https://www.databricks.com/blog/2021/05/19/evolution-to-the-data-lakehouse.html

Народження Lakehouse

Народження архітектури Lakehouse

¹ https://www.databricks.com/blog/2021/05/19/evolution-to-the-data-lakehouse.html

Databricks Lakehouse

Платформа Databricks Lakehouse

Єдина платформа для всіх робочих навантажень з даними
Побудована на відкритих технологіях
Спільне середовище
Спрощена архітектура

Схема Databricks Lakehouse (високий рівень)

¹ https://www.databricks.com/blog/2021/05/19/evolution-to-the-data-lakehouse.html

Переваги архітектури Databricks

Уніфікація

Усі сценарії — від AI до BI
Переваги сховища даних і озера даних

Уніфіковані аналітичні застосунки

Multi-Cloud

Привезіть потужну платформу до своїх даних
Без прив'язки до конкретної хмарної платформи

Кілька хмар

Переваги розробки в Databricks

Співпраця

Для кожної ролі, що працює з даними
Можливість працювати на одній платформі в реальному часі

Командна співпраця

Відкритий код

Основа — Apache Spark
Підтримка найпопулярніших мов (Python, R, Scala, SQL)

Відкритий код

Давайте потренуємось!

Концепції Databricks

Preparing Video For Download...