Databricks là gì? Những điều cơ bản cần biết về Databricks
BÀI LIÊN QUAN
Thông tin về 4 mô hình điện toán đám mây thông dụng hiện nayPrivate Cloud - hình thức lưu trữ đám mây phổ biến nhất hiện nayLưu Trữ Đám Mây Là Gì? Lợi Ích Và Tính Năng Khi Sử DụngDatabricks được xây dựng dựa trên các môi trường điện toán Đám mây phân tán như Azure, AWS hoặc Google Cloud, hỗ trợ chạy các ứng dụng trên CPU hoặc GPU dựa trên các yêu cầu phân tích. Nền tảng Databricks được cho là nhanh hơn 100 lần so với Apache Spark.
Databricks là gì?
Databricks là một nền tảng dựa trên đám mây duy nhất có thể xử lý tất cả các nhu cầu về dữ liệu của bạn, điều đó có nghĩa đây cũng là một nền tảng duy nhất mà toàn bộ nhóm dữ liệu của bạn có thể cộng tác trên đó.
Nó không chỉ hợp nhất và đơn giản hóa các hệ thống dữ liệu của bạn, Databricks còn nhanh, hiệu quả về chi phí và vốn đã mở rộng thành dữ liệu rất lớn. Databricks có sẵn trên đám mây hiện có của bạn, cho dù đó là Dịch vụ web Amazon (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud hay thậm chí là sự kết hợp nhiều đám mây của những đám mây đó.
Các tính năng chính của Databricks
Databricks là một công cụ mạnh mẽ để phân tích và thao tác dữ liệu. Nó cung cấp nhiều tính năng hữu ích khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu, bao gồm:
- Quy mô: Xử lý khối lượng công việc dữ liệu lớn một cách dễ dàng. Nó được xây dựng dựa trên Apache Spark, một công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu quy mô lớn.
- Tính linh hoạt: Cho phép người dùng chạy mã bằng các ngôn ngữ khác nhau (Python, R, Scala và SQL), vì vậy bạn có thể sử dụng ngôn ngữ phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Ngoài ra, Databricks hỗ trợ sổ ghi chép, là những tài liệu tương tác cho phép bạn kết hợp mã, văn xuôi và trực quan hóa.
- Cộng tác: Giúp dễ dàng cộng tác với những người khác trong nhóm của bạn. Bạn có thể chia sẻ sổ ghi chép và đoạn mã, đồng thời nhận xét về chúng để nhận phản hồi từ đồng nghiệp của mình.
- Bảo mật: Nền tảng này an toàn và cung cấp khả năng xác thực và kiểm soát truy cập chi tiết.
- Tích hợp: Tích hợp với các hệ thống lưu trữ dữ liệu phổ biến (S3, HDFS, SQL), để bạn có thể dễ dàng truy cập dữ liệu của mình.
Databricks dùng để làm gì?
Nhiều tổ chức hiện đang điều hành một tổ hợp phức tạp giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu, với các “đường ống” song song để xử lý dữ liệu theo lô đã lên lịch hoặc luồng theo thời gian thực. Và sau đó, chúng phủ lên trên nhiều công cụ khác để phân tích, kinh doanh thông minh hoặc khoa học dữ liệu. Với Databricks, bạn không cần tất cả những thứ đó nữa. Bạn chỉ có thể sử dụng Databricks. Sử dụng Databricks, bạn có thể:
• Tập hợp tất cả dữ liệu của bạn vào một nơi
• Dễ dàng xử lý cả dữ liệu theo đợt và luồng dữ liệu thời gian thực
• Chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu
• Thực hiện tính toán trên dữ liệu
• Truy vấn dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Sử dụng dữ liệu cho máy học và AI
• Sau đó tạo báo cáo để trình bày kết quả cho doanh nghiệp của bạn
Bạn sẽ thấy ý tưởng này được gọi là “data lakehouse”. Hoặc, nếu muốn, người dùng có thể sử dụng Databricks chỉ cho một số hoạt động ở trên, trộn nó với các công nghệ khác trong hệ thống dữ liệu đám mây của bạn. Đó thường là một cách để bắt đầu và xem những gì mà công nghệ này có khả năng làm.
Tích hợp Databricks
Databricks tích hợp với nhiều công cụ dành cho nhà phát triển, nguồn dữ liệu và giải pháp đối tác.
- Nguồn dữ liệu: Databricks có thể đọc và ghi dữ liệu từ/đến các định dạng dữ liệu khác nhau như Delta Lake, CSV, JSON, XML, Parquet và các định dạng khác, cùng với các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu như Google BigQuery, Amazon S3, Snowflake và các định dạng khác.
- Công cụ dành cho nhà phát triển: Databricks hỗ trợ nhiều công cụ khác nhau như IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code và các công cụ khác.
- Giải pháp của đối tác: Databricks đã xác thực các tích hợp với các giải pháp của bên thứ ba như Power BI, Tableau và các giải pháp khác để kích hoạt các kịch bản như Chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu, Nhập dữ liệu, Business Intelligence (BI) và Machine Learning.
Kiến trúc Databricks
Databricks là một nền tảng phân tích thống nhất cho phép các nhà khoa học dữ liệu cộng tác với các kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh để xây dựng các đường dẫn dữ liệu, mô hình học máy và bảng điều khiển. Nền tảng Databricks bao gồm hai thành phần chính: mặt phẳng điều khiển và mặt phẳng dữ liệu.
Mặt phẳng điều khiển chịu trách nhiệm quản lý không gian làm việc của Databricks và cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào không gian làm việc. Mặt phẳng điều khiển cũng cung cấp giao diện để người dùng quản lý tài nguyên Databricks của họ, chẳng hạn như cụm, công việc, sổ ghi chép và thư viện.
Mặt phẳng dữ liệu chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu và chạy các công việc do người dùng xác định trên các cụm Databricks. Mặt phẳng dữ liệu sử dụng Apache Spark để xử lý dữ liệu song song trên nhiều nút trong cụm Databricks.
Databricks bao gồm:
- Tài khoản nhiều không gian làm việc. Cho phép người dùng tạo và quản lý nhiều không gian làm việc của Databricks trong một tài khoản. Tính năng này hữu ích cho các tổ chức muốn cung cấp cho nhân viên của họ quyền truy cập vào nhiều không gian làm việc của Databricks.
- VPC do khách hàng quản lý. Cung cấp cho khách hàng khả năng tạo và quản lý các đám mây riêng ảo (VPC) của riêng họ trên AWS. VPC do khách hàng quản lý mang đến khả năng kiểm soát và linh hoạt cao hơn so với VPC mặc định do AWS cung cấp.
- Kết nối cụm an toàn. Cung cấp cho khách hàng khả năng kết nối an toàn cụm Databricks của họ với các tài nguyên khác trong tài khoản AWS của họ, chẳng hạn như bộ chứa Amazon S3 và cụm Amazon Redshift.
- Khóa do khách hàng quản lý cho các dịch vụ được quản lý. Cung cấp cho khách hàng khả năng quản lý khóa mã hóa của riêng họ cho các dịch vụ do Databricks quản lý, chẳng hạn như Delta Lake và Databricks Runtime. Tính năng này cho phép khách hàng duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ mọi lúc.
Một số trường hợp sử dụng cho Databricks là gì?
Databricks hữu ích cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm ETL, đào tạo các mô hình máy học và triển khai chúng vào sản xuất. Một số trường hợp sử dụng cụ thể bao gồm:
- ETL: Với Databricks, bạn có thể dễ dàng nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích.
- Học máy: Chương trình giúp các công ty dễ dàng huấn luyện các mô hình máy học. Bạn có thể sử dụng Databricks để chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai mô hình đó vào sản xuất.
- Phân tích thời gian thực: Databricks có thể giúp bạn nhanh chóng phân tích dữ liệu theo thời gian thực để bạn có thể đưa ra quyết định ngay lập tức.
Lợi ích của Databricks
Có nhiều lợi ích khi sử dụng Databricks, bao gồm:
- Phát triển nhanh hơn: Với nền tảng Databricks, bạn có thể chuyển từ nhập dữ liệu sang đào tạo mô hình và triển khai ở một nơi. Điều này có nghĩa là bạn có thể lặp lại nhanh chóng và đưa các mô hình của mình vào sản xuất nhanh hơn.
- Cộng tác tốt hơn: Không gian làm việc của Databricks giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu và cộng tác với đồng đội. Điều này có nghĩa là bạn có thể tránh được các silo và đảm bảo rằng mọi người đều ở trên cùng một trang.
- Cải thiện năng suất: Nền tảng Databricks bao gồm tất cả các công cụ bạn cần để xây dựng mô hình, vì vậy bạn có thể tập trung vào tòa nhà thay vì lo lắng về cơ sở hạ tầng bên dưới.
Các lớp của kiến trúc Databricks
Có một câu ngạn ngữ của người phương Tây như sau: “Có nhiều cách để lột da một con mèo.” Điều tương tự cũng có thể nói về kiến trúc triển khai Databricks. Giống như có nhiều cách để triển khai Databricks, có nhiều cách để phân lớp nó.
Cách phổ biến nhất để phân lớp Databricks là sử dụng kết hợp các mẫu Trình quản lý tài nguyên Azure (ARM) và Databricks CLI (Giao diện dòng lệnh). Các mẫu ARM được sử dụng để cung cấp và định cấu hình tài nguyên Azure cần thiết cho Databricks, trong khi Databricks CLI được sử dụng để định cấu hình và quản lý chính không gian làm việc của Databricks.
Một cách khác để phân lớp Databricks là sử dụng Terraform. Terraform là một công cụ cơ sở hạ tầng dưới dạng mã cho phép cung cấp và quản lý tài nguyên đám mây bằng mã. Sử dụng Terraform, bạn có thể viết mã xác định cơ sở hạ tầng Databricks của mình, sau đó sử dụng mã đó để cung cấp và quản lý việc triển khai Databricks của mình.
Tại sao Databricks lại phổ biến?
Tại sao Databricks lại phổ biến? Khi dữ liệu lớn ngày càng trở thành một yếu tố chính trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, nhu cầu về các nền tảng mạnh mẽ và có thể mở rộng để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu này cũng đang gia tăng. Và Databricks là một trong những ứng cử viên hàng đầu trong lĩnh vực này.
Databricks là một nền tảng dựa trên đám mây được tạo riêng cho phân tích dữ liệu lớn. Nó được xây dựng dựa trên Apache Spark, được coi là công cụ mạnh mẽ nhất để xử lý dữ liệu lớn.
Nền tảng Databricks cung cấp một số lợi thế giúp nó phù hợp với các nhiệm vụ phân tích dữ liệu lớn:
- Nó có khả năng mở rộng cao, nghĩa là nó có thể dễ dàng xử lý các tập dữ liệu rất lớn.
- Nó cực kỳ hiệu quả nhờ sử dụng điện toán phân tán.
- Nó cực kỳ thân thiện với người dùng, với một số tính năng đủ đơn giản cho những người không quen với phân tích dữ liệu lớn.
Tất cả những yếu tố này kết hợp lại để làm cho nền tảng Databricks trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho những người đang tìm kiếm một giải pháp mạnh mẽ và có thể mở rộng tối đa để phân tích dữ liệu lớn. Trên thực tế, không có gì ngạc nhiên khi Databricks ngày càng trở nên phổ biến đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.
Databricks đã và đang trở thành một công cụ quen thuộc đối với nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới. Chúng đem lại khả năng xử lý dữ liệu chuyên sâu vô cùng lớn và vẫn tiết kiệm chi phí.