Azure Databricks ：链接数据科学与企业AI工具的最佳

小提示：您能找到这篇{Azure Databricks ：链接数据科学与企业AI工具的最佳}绝对不是偶然，我们能帮您找到潜在客户，解决您的困扰。如果您对本页介绍的Azure Databricks ：链接数据科学与企业AI工具的最佳内容感兴趣，有相关需求意向欢迎拨打我们的服务热线，或留言咨询，我们将第一时间联系您！

Azure Databricks是基于Apache Spark的分析平台，已针对Microsoft Azure云服务平台进行优化。微软与Apache Spark的创建者一起设计了Databricks，并将其与Azure集成以提供一键式安装、简化的工作流程以及交互式工作区，从而使数据科学家、数据工程师和业务分析员可以紧密合作。2020年10月1日，微软超高性能企业级Spark大数据分析服务Azure Databricks，在由世纪互联运营的Microsoft Azure上正式推出公开预览版。

什么是Azure Databricks

Azure Databricks是基于Apache Spark的快速、简单、协作型分析服务。使用大数据管道时，原始或结构化的数据将通过Azure数据工厂以批的形式引入Azure，或者通过Kafka、事件中心、IoT中心进行准实时的流式传输。此数据将驻留在Data Lake（长久存储）、Azure Blob存储或Azure Data Lake Storage中。在运行分析工作流的过程中，用户可以使用Azure Databricks从Azure Blob存储、Azure Data Lake Storage、Azure Cosmos DB或Azure SQL数据仓库等多个数据源读取数据，并使用Spark将数据转化为前所未有的见解。

基于Apache Spark的分析平台

Azure Databricks包含完整的开源Apache Spark群集技术和功能。Azure Databricks中的Spark包括以下组件：

Spark SQL和数据帧：Spark SQL是用于处理结构化数据的Spark模块。数据帧是已组织成命名列的分布式数据集合。它在概念上相当于关系型数据库中的表，或R/Python中的数据帧。

流式处理：实时数据处理和分析，适用于分析与交互式应用程序。与HDFS、Flume和Kafka集成。

MLlib：由常见抖音吸粉学习算法和实用工具（包括分类、回归、群集、协作筛选、维数约简以及底层优化基元）组成的机器学习库。

GraphX：图形和图形计算，适用于从认知分析到数据探索的广泛用例。

Spark Core API：包含对R、SQL、Python、Scala和Java的支持。

Azure Databricks中的Apache Spark

Azure Databricks构建在Spark功能基础之上，提供一个无管理云平台，其中包括：

完全托管的Spark群集。

可浏览和可视化数据的交互式工作区。

为喜爱的基于Spark的应用程序提供支持的平台。

在云中完全托管的Apache Spark群集

Azure Databricks在云中拥有安全可靠的生产环境，由Spark专家进行管理和提供支持。可以：

在几秒钟内创建群集。

动态自动扩展和缩减群集（包括无服务器群集）并在团队中共享群集。

通过REST API以编程方式使用群集。

使用基于Spark的安全数据集成功能，在无需集中化的情况下统一数据。

即时获得每个版本中的最新Apache Spark功能。

Databricks运行时

Databricks运行时构建在Apache Spark的基础之上，并且是对Azure云原生构建的。

与“无服务器”选项一样，Azure Databricks完全消除了设置和配置数据基础结构所存在的基础结构复杂性以及所需的专业知识。“无服务器”选项可帮助数据科学家以团队形式快速迭代。

对于关注生产作业性能的数据工程师而言，Azure Data星巴克危机公关策划bricks通过I/O层和处理层(Databricks I/O)的各种优化提供了一个更快速、更高效的Spark引擎。

实现协作的工作区

通过协作和集成式环境，Azure Databricks简化了在Spark中浏览数据、制作原型和运行数据驱动型应用程序的过程。

通过简单的数据浏览确定如何使用数据。

在以R、Python、Scala或SQL编写的笔记本中记录进度。

几步内即可实现数据可视化，可使用熟悉的工具，例如Matplotlib、ggplot或d3。

使用交互式仪表板创建动态报告。

在使用Spark的同时与数据交互。

企业安全性

Azure Databricks提供企业级的Azure安全性，包括Azure Active Directory集成、基于角色的控制，以及可保护数据和业务的SLA。

与Azure Active Directory集成后，可以使用Azure Databricks运行基于Azure的完整解决方案。

Azure Databricks基于角色的访问可以细化用户对笔记本、群集、作业和数据的权限。

企业级SLA。

Azure Databricks解决方案结构

大数据体系结构实时分析

轻松从实时流数据中获取见解。持续从所有IoT设备或网站点击流日志捕获数据，并实时地处理数据。

高级分析体系结构

使用领先机器学习工具将数据转化为可行见解。通过这种架构，可将任何规模的数据进行组合，且可大规模构建和部署自定义机器学习模型。

机器学习生命周期管理

利用Azure Databricks、MLflow和Azure机器学习加速和管理端到端机器学习生命周期，以生成、共享、部署和管理机器学习应用程序。

为什么选择Azure Databricks

开源版本不具备的功能

Databric医疗广告片ks工作区：交互式数据科学与协作。

Databricks工作流：生产任务和工作流程自动化。

Databricks Runtime。

Databricks I/O(DBIO)：优化的数据访问层。

Databricks无服务器：完全托管的自动调优平台。

Databricks企业安全(DBES)：端到端的安全性与合规性。

加强生产力

快速启用：只需点击一下，即可启动新的Spark环境。

与Power BI的丰富集成能帮助您十分有效地分享见解。

利用统一的工作区帮助分析团队改善彼此之间协作。

与其余Azure平台产品服务的原生集成，加快创新速度。

基于最合规的云平台而构建

与Active Directory的内置集成可简化安全性和身份控制。

使用颗粒级用户权限实现对Azure Databricks的笔记本、集群、作业和数据的访问控制。

提供强大的技术支持、合规性和SLA，在可信云平台上放心构建。

无限可扩展

可在全球范围内不受技术限制地进行大规模运营。

使用目前最快的Spark引擎加快数据处理速度。

Azure Databricks主要受众和优势

快速入门

如果您想要借助微软超高性能Spark大数据分析服务，加快数据驱动的企业创新，请参考以下步骤，即刻开启Azure Databricks体验之旅。

1.注册Azure免费账户，获得即时访问权限

2.参阅微软官方文档，了解如何使用Azure Databricks

3.浏览快速入门，即刻在Databricks中创建Spark群集