Databricks là gì? 

Databricks là một công ty phần mềm doanh nghiệp cung cấp các công cụ Kỹ thuật dữ liệu. Nhiệm vụ chính là xử lý và chuyển đổi khối lượng dữ liệu khổng lồ. Mục đích nhằm xây dựng các mô hình máy học. Các quy trình dữ liệu lớn truyền thống tỏ ra chậm chạp trong việc hoàn thành các tác vụ. Hơn nữa, nó còn tiêu tốn nhiều thời gian để thiết lập hơn so với quy trình hiện đại.

Nền tảng Databricks được xây dựng dựa trên các môi trường điện toán Đám mây phân tán. Một số môi trường điện toán đám mây phân tán như Azure, AWS hoặc Google Cloud. Nó còn 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. 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. Hiện tại, Databricks có sẵn trên đám mây hiện có của bạn. Nó xuất hiện trên Dịch vụ web Amazon (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud. Hơn nữa, nó còn là sự kết hợp nhiều đám mây của những đám mây đó.

Các tính năng chính của Databricks

Thực tế cho thấy, Databricks là một công cụ mạnh mẽ để phân tích và thao tác dữ liệu. Nó cung cấp nhiều tính năng hữu ích. Chức năng này khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu.

• 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. Đó 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?

Các tổ chức đang điều hành một tổ hợp phức tạp giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu với các “đường ống” song song. Qua đó, họ 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 và kinh doanh thông minh. Với việc sử dụng nền tảng Databricks, bạn không cần tất cả những thứ đó nữa.

Ngoài ra, 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. Người dùng có thể 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 công cụ dành cho nhà phát triển, nguồn dữ liệu và giải pháp đối tác.

Nguồn dữ liệu

Nền tảng Databricks hỗ trợ việc đọc và ghi dữ liệu từ/đến nhiều định dạng dữ liệu khác nhau. Chúng bao gồm Delta Lake, CSV, JSON, XML, Parquet và các định dạng khác. Databricks cũng tích hợp với các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu như Google BigQuery, Amazon S3… Điều này giúp người dùng dễ dàng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau.

Công cụ dành cho nhà phát triển

Ngoài ra, Databricks hỗ trợ nhiều công cụ khác nhau như IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code….

Giải pháp của đối tác

Databricks đã xác thực các tích hợp với các giải pháp của bên thứ ba như Power BI, Tableau… Mục đích để kích hoạt các kịch bản chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu, nhập dữ liệu, Business Intelligence (BI) và Machine Learning.

Kiến trúc Databricks

Nền tảng Databricks là một nền tảng phân tích thống nhất. Nền tảng này giúp các nhà khoa học cộng tác với các kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích. Từ đó, xây dựng các đường dẫn dữ liệu và 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. Đồng thời, nó cũng 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. Ví dụ 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 giúp nhân viên của tổ chức truy cập vào nhiều không gian làm việc trên nền tảng Databricks.

VPC do khách hàng quản lý

Cung cấp cho khách hàng khả năng tạo và quản lý các đám mây riêng ảo (VPC) trên AWS. VPC do khách hàng quản lý mang đến khả năng kiểm soát linh hoạt 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. Ví dụ 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. Không những thế, tính năng này cho phép khách hàng duy trì quyền kiểm soát dữ liệu mọi lúc.

Một số trường hợp sử dụng cho Databricks là gì?

Dựa vào mỗi nhiệm vụ khác nhau mà Databricks sẽ hữu ích theo nhiều cách khác nhau. Những trường hợp đó bao gồm ETL , đào tạo các mô hình máy học và triển khai chúng. Ngoài ra, một số trường hợp sử dụng cụ thể như:

• 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 không chỉ giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu mà còn hỗ trợ 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.

Nền tảng Databricks đang trở thành một công cụ quen thuộc đối với nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới. Chúng không chỉ có khả năng xử lý dữ liệu chuyên sâu lớn mà còn tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp.

Nguồn: Internet

>>Tìm hiểu thêm các khóa học tại đây!

• Lộ trình đào tạo Data Engineer
• SQL – Truy vấn và thao tác với dữ liệu
• POWER BI – Phân tích & trực quan hóa dữ liệu
• DWH / ETL – Xây dựng kho dữ liệu
• DATA MODEL – Thiết kế mô hình dữ liệu
• BIGQUERY FOR DATA ANALYTICS & MACHINE LEARNING