Didžiųjų duomenų eroje organizacijos nuolat ieško galingų įrankių analizuoti, vizualizuoti ir išgauti įžvalgas iš savo duomenų. „Databricks“, vieninga „Apache Spark“ sukurta analizės platforma, tapo populiarus sprendimas, apjungiantis duomenų inžineriją, duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi.
Šiame straipsnyje nagrinėjamos pagrindinės „Databricks“ funkcijos, įskaitant vieningą duomenų analizę, „Apache Spark“ integravimą, duomenų apdorojimo ir ETL galimybes, duomenų ežerų ir „Delta Lake“ palaikymą, mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto funkcijas, interaktyvias prietaisų skydelius ir vizualizavimo įrankius, ir pateikiami nurodymai, kaip efektyviai tai padaryti. pasinaudoti šia platforma, kad optimizuotumėte savo duomenų strategiją.
Kas yra Databricks?
Databricks yra debesies pagrindu sukurta platforma, kuri suteikia duomenų mokslininkų, duomenų inžinierių ir verslo analitiko bendradarbiavimo aplinką. Sukurta naudojant Apache Spark, ji supaprastina didelių duomenų apdorojimo ir analizės procesą, nes siūlo sklandžią paketinio apdorojimo, srauto apdorojimo ir mašininio mokymosi programų patirtį.
Taip pat skaitykite: Kaip AI skatina naujoves elektroninėje prekyboje 2024 m
Pagrindinės Databrick savybės
Tai supaprastina didelių duomenų ir AI procesą, integruodama kelis komponentus į vieną platformą. Žemiau pateikiami pagrindiniai Databricks veikimo principai ir funkcijos:
Vieninga duomenų analizė
- Bendradarbiavimas: „Databricks“ leidžia komandoms dirbti kartu realiuoju laiku nešiojamuosiuose kompiuteriuose. Vartotojai gali bendrinti bloknotus, komentuoti kodą ir greitai kartoti įžvalgas.
- Kelių kalbų palaikymas: Jis palaiko įvairias programavimo kalbas (Python, R, Scala, SQL ir kt.) tame pačiame nešiojamajame kompiuteryje, todėl suteikia lankstumo pagal komandos pageidavimus.
„Apache Spark“ integracija
- Kibirkšties klasteriai: Databricks veikia valdomame Apache Spark klasteryje, kuris leidžia vartotojams atlikti didelio masto duomenų apdorojimą ir analizę.
- Automatinis mastelio keitimas ir optimizavimas: „Databricks“ automatizuoja klasterių valdymo užduotis, pvz., padidinimą arba sumažinimą, atsižvelgiant į darbo krūvį, o tai optimizuoja išteklių naudojimą ir sumažina išlaidas.
Duomenų apdorojimas ir ETL (ištraukimas, transformavimas, įkėlimas)
- Duomenų gavimas: Vartotojai gali lengvai gauti duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., saugyklos debesyje, duomenų bazių ir srautinio perdavimo paslaugų.
- ETL vamzdynai: „Databricks“ teikia galingus įrankius ETL vamzdynams kurti, todėl duomenų inžinieriai gali paversti neapdorotus duomenis tinkamu analizei formatu.
Data Lakes ir Delta Lake
- Deltos ežeras: Databricks patobulina duomenų ežerus su Delta Lake – saugojimo sluoksniu, teikiančiu ACID operacijų palaikymą, schemų vykdymą ir kelionės laiku galimybes, kad būtų galima patikimai analizuoti duomenis.
- Optimizuota saugykla: „Delta Lake“ efektyviai valdo didelius duomenų kiekius, įgalindama greitesnes užklausas ir sumažindama kelių duomenų kopijų poreikį.
Mašininis mokymasis ir AI
- MLflow integravimas: Databricks integruojamas su MLflow – atvirojo kodo platforma, skirta valdyti mašininio mokymosi gyvavimo ciklą nuo eksperimentavimo iki diegimo.
- Integruotos bibliotekos: Ji siūlo prieigą prie integruotų mašininio mokymosi bibliotekų ir struktūrų, todėl lengviau kurti, mokyti ir diegti modelius.
Interaktyvios informacijos suvestinės ir vizualizacija
- Prietaisų skydeliai: Vartotojai gali kurti interaktyvias informacijos suvestines, kuriose vizualizuojamos duomenų įžvalgos ir dalijamasi jomis su suinteresuotosiomis šalimis. Ši funkcija palaiko duomenų pasakojimą ir padeda priimti sprendimus.
- Integracija su BI įrankiais: Duomenų blokai gali prisijungti prie populiarių verslo žvalgybos įrankių, pvz., „Tableau“ ir „Power BI“, kad būtų galima naudoti pažangius analizės sprendimus.
Saugumas ir valdymas
- Vaidmenimis pagrįstas prieigos valdymas: Databricks teikia patikimas saugos funkcijas, įskaitant išsamią prieigos valdymą ir darbo srities valdymą, kad būtų užtikrintas duomenų valdymas.
- Integracija su tapatybės teikėjais: Jis palaiko integraciją su IAM (tapatybės ir prieigos valdymo) sistemomis saugiam vartotojo autentifikavimui.
Darbų planavimas ir automatizavimas
- Jobs API: Vartotojai gali planuoti ir automatizuoti užduotis Databricks naudodami Jobs API, kuri leidžia paleisti bloknotus, kurti užduotis ir stebėti užduočių vykdymą.
- Darbo eigos: Jis palaiko darbo eigos organizavimą, kad būtų automatizuotas nuoseklus užduočių vykdymas, didinant duomenų apdorojimo efektyvumą.
Duomenų bendradarbiavimas
- Versijos valdymas: „Databricks“ nešiojamieji kompiuteriai turi integruotą versijų valdymą, leidžiantį vartotojams sekti pakeitimus ir sklandžiai bendradarbiauti.
- Komentavimas ir diskusijos: Vartotojai gali pridėti komentarų tiesiai prie kodo langelių, kad galėtų bendradarbiauti ir diskutuoti.
Debesis – vietinė gamta
- Kelių debesų palaikymas: Databricks veikia įvairiose debesų platformose, įskaitant AWS, Azure ir Google Cloud, todėl organizacijos gali pasinaudoti esama infrastruktūra.
- Be serverio parinktys: Taip pat pateikiami modeliai be serverių, leidžiantys vartotojams vykdyti darbo krūvius nevaldydami infrastruktūros, optimizuojant plėtrą ir veiklos efektyvumą.
Taip pat skaitykite: AI integravimas į projektavimo įrankius
Darbo su Databricks pradžia
1 veiksmas: „Databricks“ paskyros nustatymas
1. Prisiregistruokite: Eikite į Databricks ir prisiregistruokite gauti nemokamą bandomąją versiją arba profesionalią paskyrą pagal savo poreikius.
2. Pasirinkite debesies tiekėją: Databricks galima naudoti pagrindinėse debesų platformose, tokiose kaip AWS, Azure ir Google Cloud. Nustatydami savo darbo sritį pasirinkite pageidaujamą debesies paslaugų teikėją.
2 veiksmas: sukurkite darbo sritį
1. Prisijunkite prie Databricks konsolės: Kai prisiregistruosite, prisijunkite prie Databricks pulto.
2. Sukurkite naują darbo sritį: Pasirinkite naujos darbo srities kūrimo parinktį. Tai bus aplinka, kurioje atliksite duomenų analizę.
3 veiksmas: duomenų importavimas
1. Duomenų šaltiniai: Databricks leidžia prisijungti prie įvairių duomenų šaltinių, pvz., AWS S3 kibirų, Azure Data Lakes ir kitų duomenų saugyklų. Norėdami importuoti duomenis, eikite į skiltį „Duomenys“ darbo srities šoninėje juostoje.
2. Sukurkite lentelę: Įkelkite failus tiesiai į Databrick arba susiekite su išorine duomenų saugykla. Vykdykite ekrane pateikiamus nurodymus, kad sukurtumėte lenteles iš savo duomenų rinkinių.
4 veiksmas: nešiojamųjų kompiuterių naudojimas
1. Sukurkite naują bloknotą: Darbo srityje spustelėkite „Sukurti“ ir pasirinkite „Užrašų knygelė“. Pasirinkite norimą programavimo kalbą (Python, Scala, SQL ir kt.).
2. Įrašykite kodą: Pradėkite rašydami kodą langeliuose. Norėdami pamatyti rezultatus, galite paleisti atskirus langelius arba paleisti visą bloknotą.
3. Vizualizacija: Naudokite įtaisytuosius vizualizacijos įrankius arba bibliotekas (pvz., Matplotlib arba Seaborn), kad sukurtumėte grafikus ir brėžinius, kad vizualizuotų savo duomenis.
5 veiksmas: duomenų analizė ir mašininis mokymasis
1. Duomenų tyrinėjimas: Duomenims tyrinėti naudokite SQL užklausas tiesiai savo bloknote. Išnaudodami „Spark“ galimybes, galite efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius.
2. Mašininis mokymasis: Jei norite sukurti mašininio mokymosi modelius, naudokite MLlib (Apache Spark mašininio mokymosi biblioteką). Galite mokyti, įvertinti ir įdiegti savo modelius naudodami MLflow, kad procesas būtų supaprastintas.
6 veiksmas: bendradarbiavimas ir dalijimasis
1. Bendrinkite bloknotus: Baigę analizę galite bendrinti bloknotus su komandos nariais, kad galėtumėte bendradarbiauti.
2. Komentuoti ir peržiūrėti: Pasinaudokite komentavimo funkcija, kad pateiktumėte atsiliepimus arba aptartumėte išvadas su kolegomis tiesiai bloknote.
Databricks duomenų žvalgybos platformos demonstracija
Geriausia duomenų blokų naudojimo praktika
Tvarkykite savo užrašų knygeles
Naudokite aplankus ir pavadinimų suteikimo taisykles, kad užrašų knygelės būtų tvarkingos. Tai padės komandos nariams rasti tinkamą darbą.
Versijos valdymas
Pasinaudokite versijų valdymo pranašumais, kad užtikrintumėte, jog jūsų projektų istorija būtų išsaugota. Tai ypač naudinga bendradarbiavimo aplinkoje.
Optimizuokite našumą
Pasinaudokite „Spark“ našumo reguliavimo funkcijomis, kad padidintumėte savo darbų greitį. Tokios operacijos kaip talpyklos kaupimas ir skaidymas gali padidinti efektyvumą.
Monitoriaus kaina
Kadangi „Databricks“ veikia debesyje, atkreipkite dėmesį į išteklių naudojimą, kad galėtumėte efektyviai valdyti išlaidas. Reguliariai sustabdykite grupes, kai jos nenaudojamos.
Išvada
Duomenimis pagrįstame pasaulyje, kuriame įžvalgos skatina naujoves ir konkurencingumą, „Databricks“ išsiskiria kaip šiuolaikinės analitikos keitiklis. Dėl gebėjimo suvienodinti duomenų procesus – nuo inžinerijos iki mašininio mokymosi – jis yra labai svarbus turtas organizacijoms, siekiančioms išgauti vertę iš investicijų į duomenis.
Supaprastindama darbo eigą, gerindama bendradarbiavimą ir užtikrindama mastelio keitimą, „Databricks“ suteikia įmonėms galimybę išlikti priekyje vis sudėtingesnėje analizės aplinkoje. Organizacijoms, norinčioms pakeisti savo duomenų strategiją, Databricks yra ne tik galimybė – tai strateginė būtinybė.