آیا به دنبال این هستید که قدرت کامل تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و پردازش داده های مبتنی بر ابر را مهار کنید؟ پلت فرم Databricks به عنوان یک راه حل پیشرو برای سازمانهایی که به دنبال تغییر گردش کار مهندسی داده و علوم داده هستند ، ظاهر شده است. در این راهنمای جامع ، من شما را از طریق هر آنچه را که باید در مورد معماری Lakehouse Databricks بدانید و چرا انقلابی در نحوه عملکرد تیم ها با داده ها می دانم ، طی می کنم.
پلت فرم Databricks چیست؟
Databricks یک پلت فرم تحلیلی یکپارچه است که توسط سازندگان اصلی Apache Spark تأسیس شده است. این محیط مشترک را فراهم می کند که مهندسی داده ها ، علوم داده و قابلیت های هوش تجاری را در یک بستر واحد مبتنی بر ابر ترکیب می کند. پلت فرم Lakehouse Databricks شکاف بین انبارهای داده سنتی و دریاچه های داده را به وجود می آورد و بهترین های هر دو جهان را ارائه می دهد.
این پلت فرم تحلیلی سازمانی با یک فلسفه ساده ساخته شده است: برای کمک به تیم های داده با متحد کردن پردازش داده ها و هوش مصنوعی ، سخت ترین مشکلات جهان را حل می کنند. این که آیا شما در حال دستیابی به داده های در مقیاس Petabyte هستید یا آموزش مدلهای پیشرفته یادگیری ماشین را آموزش می دهید ، Databricks ابزارها و زیرساخت هایی را برای انجام کارآمد آن فراهم می کند.
اجزای اصلی پلت فرم تحلیلی یکپارچه Databricks
1. فضای کاری Databricks
فضای کاری Databricks به عنوان قطب اصلی برای کلیه پروژه های تجزیه و تحلیل داده شما عمل می کند. فراهم می کند:
- نوت بوک های Databricks: اسناد تعاملی که کد ، تجسم و متن روایت را با هم ترکیب می کنند
- داشبورد Databricks: ابزارهایی برای ایجاد نمایش های بصری از داده های شما
- کتابخانه های Databricks: ادغام آسان کتابخانه های شخص ثالث یا شخص ثالث
- ابزارهای همکاری: ویژگی هایی که تیم ها را قادر می سازد با هم یکپارچه همکاری کنند
2. Databricks زمان اجرا برای Apache Spark
ساخته شده در Apache Spark ، زمان اجرا Databricks برای عملکرد و قابلیت اطمینان در محیط های ابری بهینه شده است. شامل:
- بهینه سازی عملکرد جرقه: پیشرفت های چشمگیر در منبع باز جرقه
- محیط های از پیش تنظیم شده: تنظیمات آماده برای استفاده برای کارهای مختلف پردازش داده ها
- ادغام دریاچه دلتا: پشتیبانی از معاملات اسیدی در دریاچه داده خود
3. mlflow برای یادگیری ماشین
MLFlow یک بستر منبع باز برای مدیریت چرخه چرخه یادگیری ماشین پایان به پایان است ، از جمله:
- ردیابی آزمایش ML: پارامترها و نتایج را ضبط و مقایسه کنید
- بسته بندی مدل ML: مدل های بسته بندی در قالب های مختلف
- ML Model Registry: فروشگاه ، حاشیه نویسی و مدیریت مدل ها در یک مخزن مرکزی
- خدمت مدل ML: مدل ها را به محیط های مختلف مستقر کنید
4. دریاچه دلتا برای دریاچه های داده قابل اعتماد
Delta Lake یک لایه ذخیره منبع باز است که قابلیت اطمینان در دریاچه های داده را به ارمغان می آورد:
- معاملات اسیدی: قوام و قابلیت اطمینان داده ها را تضمین می کند
- اجرای طرحواره: از فساد داده جلوگیری می کند
- سفر زمان: دسترسی به نسخه های قبلی داده ها
- دسته و پخش یکپارچه: داده های دسته ای و داده های پخش را با همان کد پردازش کنید
مزایای اصلی پلت فرم ابر Databricks
1. پلت فرم تحلیلی داده های متحد
Databricks سیلوهای بین مهندسی داده ها ، علوم داده و تیم های تجزیه و تحلیل تجارت را از بین می برد. همه در همان محیط ، با دسترسی به همان داده ها ، با استفاده از ابزارهای متناسب با نیازهای خاص خود کار می کنند. این رویکرد یکپارچه پلت فرم داده به طور قابل توجهی همکاری و بهره وری را بهبود می بخشد.
2. مدیریت زیرساخت داده های بزرگ ساده
با استفاده از سرویس ابر Databricks ، می توانید پیچیدگی های مدیریت خوشه ، مقیاس بندی و بهینه سازی را فراموش کنید. این پلتفرم این نگرانی ها را برای شما فراهم می کند و به تیم شما این امکان را می دهد تا به جای حفظ زیرساخت ها ، بر استخراج ارزش از داده ها تمرکز کنند.
# Example: Creating a cluster programmatically is simple
from databricks.sdk import WorkspaceClient
w = WorkspaceClient()
cluster_id = w.clusters.create(
cluster_name="my-cluster",
spark_version="13.3.x-scala2.12",
node_type_id="i3.xlarge",
num_workers=2,
autotermination_minutes=30
).cluster_id
3. عملکرد داده های بزرگ و بهینه سازی هزینه
Databricks برای تجزیه و تحلیل با کارایی بالا مهندسی شده است ، با بهینه سازی هایی که می تواند عملکرد پرس و جو سریعتر 50 برابر را در مقایسه با Spark Apache Source ارائه دهد. این پلتفرم همچنین شامل ویژگی هایی مانند AutoScaling و مدیریت خوشه ای است که به بهینه سازی استفاده از منابع ابری کمک می کند و به طور بالقوه هزینه ها را تا 40 ٪ کاهش می دهد.
4. امنیت داده های درجه شرکت
امنیت در DNA DATABRICKS ساخته شده است ، با ویژگی هایی مانند:
- کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
- رمزگذاری داده ها (هم در حالت استراحت و هم در ترانزیت)
- ادغام با ارائه دهندگان هویت (Azure AD ، AWS IAM و غیره)
- گواهینامه های انطباق (HIPAA ، GDPR ، SOC 2 Type II و غیره)
5. ادغام ابر یکپارچه
پلت فرم Databricks به طور بومی با کلیه ارائه دهندگان اصلی ابر (AWS Databricks ، Azure Databricks و Google Cloud Databricks) ادغام می شود و به شما امکان می دهد ضمن استفاده از قابلیت های این پلتفرم ، سرمایه گذاری های ابر موجود خود را از آن استفاده کنید.
شروع به کار با پلت فرم Databricks
شروع کار با Databricks ساده است:
- برای یک حساب Databricks ثبت نام کنید: یک حساب کاربری در ارائه دهنده ابر مورد نظر خود ایجاد کنید
- یک فضای کاری Databricks ایجاد کنید: محیط مشترک خود را تنظیم کنید
- یک خوشه Databricks را راه اندازی کنید: در صورت لزوم منابع محاسباتی را بچرخانید
- واردات داده ها: مجموعه داده های خود را از منابع مختلف وارد کنید
- تجزیه و تحلیل را شروع کنید: برای کاوش ، تجسم و مدل سازی داده های خود از نوت بوک های Databricks استفاده کنید
# Example: Reading data in Databricks
# This simple code demonstrates how easy it is to work with data
# Read data from a CSV file
df = spark.read.csv("/path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# Display the first few rows
display(df.limit(5))
# Perform a simple transformation
result = df.groupBy("category").agg({"amount": "sum"}).orderBy("sum(amount)", ascending=False)
# Visualize the results
display(result)
پایگاه داده های دنیای واقعی از موارد استفاده می کنند
Databricks در سناریوهای بی شماری از جمله:
- مهندسی داده های بزرگ: ساخت خطوط لوله ETL قوی و گردش کار پردازش داده ها
- عملیات یادگیری ماشین (MLOP): در حال توسعه و استقرار مدل های ML در مقیاس
- هوش تجاری: ایجاد داشبورد و گزارش های تعاملی
- تجزیه و تحلیل در زمان واقعی: پردازش و تجزیه و تحلیل داده های جریان
- مدیریت داده ها: اجرای شیوه های جامع مدیریت داده ها
نتیجه گیری: چرا Databricks را برای نیازهای تجزیه و تحلیل داده خود انتخاب کنید
پلت فرم Lakehouse Databricks به عنوان یک تغییر دهنده بازی در فضای تجزیه و تحلیل داده ها ظاهر شده است و یک بستر یکپارچه را ارائه می دهد که نیازهای تیم های متنوع داده را برطرف می کند. با ساده سازی مدیریت زیرساخت ها ، تقویت همکاری و بهینه سازی عملکرد ، سازمان ها را قادر می سازد تا به جای کشتی گیری با فناوری های پیچیده ، بر بینش داده های خود تمرکز کنند.
این که آیا شما یک مهندس داده ، دانشمند داده یا تحلیلگر کسب و کار هستید ، Databricks ابزارها و محیطی را که برای موفقیت در چشم انداز داده محور امروز لازم دارید ، فراهم می کند. با ادامه سازمانها به تولید و جمع آوری داده های بزرگ بیشتر ، سیستم عامل هایی مانند Databricks نقش فزاینده ای در تبدیل این داده ها به بینش های عملی دارند.
اگر به دنبال ساده سازی گردش داده های خود و تقویت همکاری در تیم داده خود هستید ، Databricks قطعاً ارزش کاوش دارد.
آیا در پروژه های خود از Databricks استفاده کرده اید؟ تجربه شما با این پلت فرم تحلیلی متحد چه بوده است؟ در نظرات زیر به من اطلاع دهید!
این پست وبلاگ به عنوان مقدمه ای برای پلت فرم Databricks و مزایای آن در نظر گرفته شده است. برای به روزترین اطلاعات ، لطفاً به مستندات رسمی Databricks مراجعه کنید.
