Azure DataBricks entstand durch die Kombination der Softwares Apache Spark und Databricks, die beide in der Microsoft-Cloud gehostet werden. Damit können Daten in sehr großem Umfang in der Cloud verwaltet werden, wodurch es zahlreiche Möglichkeiten für prädiktive Analysen, künstliche Intelligenz und Echtzeitanwendungen gibt.
Was ist Azure Databricks?
Azure Databricks ist eine Plattform für Datenanalyse. Sie ist die optimierte Version von Databricks für den Cloud-Dienst von Microsoft. Sie entstand aus der Zusammenarbeit von Microsoft, Apache und Databricks. Mit Apache Spark können leistungsstarke Algorithmen riesige Datenmengen analysieren und in Echtzeit laufen. Databricks ist ein vom Spark-Gründungsteam geschaffener Dienst, mit dem diese Algorithmen in der Cloud zu finden sind. Schließlich wird die Databricks-Lösung mit Azure Services optimiert. Diese Verbindung ermöglicht den schnellsten Zugriff auf Daten und ein direktes Management der Plattform von Azure aus.
Somit ist Azure Databricks auch eine der ersten Plattformen, mit der man mit den 3V, den 3 Dimensionen von Big Data arbeiten kann. Diese 3V von Big Data sind heute unerlässlich, um eine bestmögliche Darstellung der Interaktionen des Unternehmens mit den Kontaktpersonen außerhalb des Unternehmens (Kunden und Kundinnen, Lieferanten und Lieferantinnen usw.) zu erhalten.
Kurze Erinnerung: Die 3V sind Datenmenge (volume), Datenvielfalt (variety) und Geschwindigkeit (velocity). Volume beschreibt die Menge an Daten, die von einem Unternehmen oder einer Organisation generiert werden. Variety bezieht sich auf die verschiedenen Arten von den benutzten Daten, denn ein und dieselben Daten können zum Beispiel einen geografischen Aspekt und eine Messung enthalten. Und schließlich steht velocity für die Häufigkeit, mit der die Daten generiert werden können.
In Bezug auf die Anwendungsarchitektur bietet Microsoft Azure Databricks zwei Umgebungen für die Entwicklung von Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten können: Azure SQL Analytics und Azure Workspace. Mit Azure Databricks kannst Du Apache Spark-Umgebungen bei Bedarf automatisch skalieren. Diese Cluster können auch automatisch heruntergefahren werden. Dies vereinfacht die Bereitstellung und beschleunigt die Installation und Konfiguration der Umgebungen. Mit der serverlosen Option kannst Du die gesamte Komplexität der Infrastruktur ignorieren und direkt auf den Dienst zugreifen. Dadurch ist es für unabhängige Teams, die variable Ressourcen und Ad-hoc-Bereitstellungen benötigen, einfach zu nutzen.
Es umfasst kollaborative Projekte und interaktive Arbeitsbereiche, die als Notebooks bezeichnet werden. Diese können zur Entwicklung von Prototypen und Transformations- und Analyseprozessen verwendet und anschließend mithilfe eines Planers in Produktion gebracht werden.
Das Databricks-Cluster hat zwei Betriebsmodi: Standard und High Concurrency. Das High Concurrency-Cluster unterstützt die Programmiersprachen Python, R und SQL; das Standard-Cluster unterstützt Scala, Java, Python, R und SQL.
Eine Revolution für die Datenbranche
Die Nutzung von Azure Databricks bietet viele Vorteile für Datenmanager und -managerinnen, insbesondere für Data Engineers und Data Scientists. Azure Databricks wurde für Leistung und Kosteneffizienz in der Cloud entwickelt. Die Databricks-Laufzeitumgebung fügt dem Apache Spark-System einige Schlüsselfunktionen hinzu, die die Leistung steigern und die Kosten bei der Nutzung von Azure um den Faktor 10 senken können.
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Der Hauptvorteil von Azure Databricks besteht darin, dass die Effizienz der öffentlichen Microsoft-Cloud mit der Effizienz der Big-Data-Plattform Apache Spark verbunden wird. Tatsächlich nutzt Azure Databricks die neueste Version der Apache Spark Software – diese ermöglicht eine 100-mal schnellere Datenverarbeitung als ihr Hauptkonkurrent. Darüber hinaus gibt es auf der Plattform eine Auto-Timing- und Auto-Terminierungsfunktion, die verhindert, dass ein Unternehmen mehr Ressourcen verbraucht, als es benötigt.
Auf der anderen Seite gewährleistet Azure Databricks eine umfassende Zusammenarbeit für Data Engineers und Data Scientists. Mit Azure Databricks sind Dashboards mehrfach bearbeitbar. Diese Dashboards können bearbeitet und geteilt werden, was eine Zusammenarbeit an Daten in Echtzeit ermöglicht. Mithilfe von Dashboards können Nutzer und Nutzerinnen eine bereits bestehende Arbeit mit verschiedenen Parametern bearbeiten. Darüber hinaus lässt sich Databricks problemlos in Power Bi integrieren, um eine interaktive Visualisierung zu ermöglichen.
Schließlich ist Azure Databricks leicht zugänglich und einfach zu bedienen. Databricks enthält Notebooks, mit denen Du eine Verbindung zu klassischen Datenquellen herstellen und schnell die Grundlagen des Apache-Systems erlernen kannst. Andere klassische Werkzeuge für Analysen sind ebenfalls enthalten, wie Python und R, damit sie zusammen mit Spark verwendet werden können, um Informationen zu erhalten.
Microsoft Azure Suite
Mit Microsoft Azure Database können Unternehmen den Lebensprozess aller ihrer Daten vom Erhalt bis zur Nutzung begleiten.
Hier sind die verschiedenen Schritte und Dienstleistungen, die in Microsoft Azure enthalten sind:
- Azure Data Factory: Diese Lösung ermöglicht die vollständige Integration aller Daten eines Unternehmens. Es handelt sich um eine serverlose Lösung, die das Abrufen, Vorbereiten und Verarbeiten aller Daten eines Unternehmens ermöglicht. Diese Lösung ist wartungsfrei und effizient, wenn die Daten aus so unterschiedlichen Quellen stammen.
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics: Diese Lösung ermöglicht einen schnellen und einfachen Zugriff auf die gewünschten Daten. Mit diesem Service können Datenteams unbegrenzte Bedingungen an die Daten stellen.
- Power BI: Schließlich können Unternehmen dank der Power BI-Anwendung Daten einfach visualisieren und in verschiedenen Dashboards darstellen.
Die Azure Databricks Suite besteht auch aus Azure Data Lake Storage, mit dem Unternehmen alle ihre Daten in einer sicheren Umgebung speichern können. Dieses echte Data Warehouse ermöglicht eine nahezu unbegrenzte und ewige Speicherung der Daten eines Unternehmens.
