Databricks — облачная платформа для обработки данных, аналитики и разработки приложений с использованием технологий больших данных и машинного обучения. Платформа реализует концепцию Lakehouse, объединяющую свойства классического хранилища данных (data warehouse) и озера данных (data lake) в единую архитектуру, что позволяет хранить, обрабатывать и анализировать структурированные и неструктурированные данные в рамках единой среды. Databricks поддерживает распределённую обработку через интеграцию с движком Apache Spark и предоставляет инструменты для подготовки данных, интерактивной аналитики и развертывания моделей ИИ.
Исторически Databricks возникла как коммерческое продолжение разработки Apache Spark и развивалась в направлении предоставления управляемого облачного сервиса, упрощающего работу с кластерными вычислениями и совместной разработкой аналитических и машинно-обучающих проектов. Платформа ориентирована на использование в корпоративной среде, предлагая интеграции с облачными хранилищами, средствами оркестрации и инструментами обеспечения безопасности, а также поддерживает совместную работу команд через ноутбуки, рабочие пространства и автоматизацию рабочих процессов.
- Lakehouse-архитектура: объединение хранилища данных и озера данных для унифицированного хранения и управления данными.
- Интеграция со Spark: поддержка Apache Spark для распределённой обработки, трансформации и анализа больших объёмов данных.
- Средства разработки: интерактивные ноутбуки и рабочие пространства для совместной разработки, визуализации и документирования анализа.
- Инструменты для машинного обучения: функции для подготовки данных, экспериментов, автоматизации обучения моделей и их деплоя.
- Пайплайны и оркестрация: возможности создания и автоматического выполнения рабочих процессов и ETL/ELT-пайплайнов.
- Интеграция с облачными сервисами: поддержка основных облачных провайдеров и взаимодействие с объектными хранилищами, каталогами и сервисами безопасности.
- Управление данными и каталогизация: инструменты для управления метаданными, контроля схем, версионирования и аудита данных.
- Безопасность и соответствие: механизмы контроля доступа, шифрования и соответствия корпоративным политикам безопасности.
- Масштабируемость и управление кластерами: автоматическое масштабирование вычислительных ресурсов и упрощённое управление кластерами для рабочих нагрузок различного размера.