Databricks Lakehouse 簡介

Databricks 概念

Kevin Barlow

Data Analytics Practitioner

The Data Warehouse（資料倉儲）

Data Warehouse（資料倉儲）

優點

• 結構化資料表現佳
• 效能高
• 易於維持資料整潔

缺點

• 成本很高
• 難以支援現代應用
• 非為機器學習而設計

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

The Data Lake（資料湖）

Data Lake（資料湖）

優點

• 支援各種情境
• 高度彈性
• 成本有效

缺點

• 資料易變雜亂
• 傳統上效能較差

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

Lakehouse 的誕生

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

Lakehouse 的誕生

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

Databricks Lakehouse

Databricks Lakehouse 平台

• 一個平台涵蓋所有資料工作負載
• 建立在開源技術之上
• 協作式環境
• 架構更精簡

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

Databricks 架構優勢

整合

• 從 AI 到 BI 的各種情境
• 兼具資料倉儲與資料湖優勢

多雲

• 將強大平台帶到你的資料所在
• 不受限於特定雲端平台

Databricks 開發優勢

協作

• 涵蓋所有資料角色
• 可在同一平台即時協作

開源

• 以 Apache Spark 為基礎
• 支援主流語言（Python、R、Scala、SQL）

一起來練習吧！

Databricks 概念