Was ist databricks?
Databricks ist ein einheitliches Lakehouse für Datenengineering, Datenanalyse und KI, das auf Apache Spark und Delta Lake basiert, mit Notebooks und SQL, MLflow und Unity Catalog, auf AWS, Azure und GCP.
Databricks
Was es ist
Databricks ist eine Lakehouse‑Plattform, die Data Engineering, Analytics und Machine Learning auf Basis von Apache Spark zusammenführt. Sie bietet einen gemeinsamen Workspace—Notebooks, SQL, Jobs—damit Datenteams an einem Ort arbeiten statt mit Tools zu jonglieren.
Wie es funktioniert
Du parkst Daten im Cloud‑Speicher, setzt Delta Lake oben drauf für Transaktionen und Schema‑Kontrolle, und startest je nach Bedarf Cluster oder SQL‑Warehouses. Unity Catalog kümmert sich um Governance, und MLflow trackt die Modelle. Pipelines laufen als geplante Jobs; Dashboards setzt du obendrauf, wenn du unbedingt willst.
Wo es glänzt
Es skaliert ohne Drama, behandelt Batch und Streaming mit demselben Playbook und macht versionierte Daten zum First‑Class‑Citizen. Teamübergreifende Workflows laufen runder, und Reproduzierbarkeit ist kein Nachgedanke. Wenn du in Python, SQL und Parquet lebst, fühlt es sich stimmig an.
Wo es stolpert
Komplexität schleicht sich schnell ein: Kosten schießen mit schlampigen Clustern hoch, und „nur noch ein Workspace mehr“ wird zu Wildwuchs. Notebooks fördern schnelle Erfolge, bestrafen aber langfristige Software‑Hygiene. Klassische Warehouses schlagen es immer noch bei spotteinfacher BI, und der Lock‑in in seine Muster ist real.
Welche Funktionen und Einsatzmöglichkeiten bietet databricks?
- Einheitliche Lakehouse-Plattform, die Data Warehousing und Data Lakes (Delta Lake) für alle Datentypen kombiniert
- Verwaltete Apache-Spark-Rechenumgebung für skalierbares ETL/ELT, Batch-Verarbeitung und Streaming-Analysen
- Kollaborative Notebooks (SQL, Python, R, Scala) mit gemeinsamer Bearbeitung in Echtzeit und Versionskontrolle
- Integriertes ML-Lifecycle-Management (MLflow) für Experiment-Tracking, Modelltraining, Bereitstellung und MLOps
- Leistungsstarke SQL-Analysen mit Dashboards, Abfrageoptimierung und Tools zur Datenexploration
- Zentrale Data Governance und Sicherheit (Unity Catalog) für Berechtigungen, Lineage und Audits
- Orchestrierte Jobs und Workflows mit Integrationen in führende Cloud-Speicher und Datenquellen
Preise
| Preiskategorie | Preis | Kurzbeschreibung |
|---|---|---|
| Community Edition | kostenlos | Eingeschränkter Arbeitsbereich für einen Nutzer zum Lernen; kleine Cluster; kein SLA. |
| Kostenlose Testversion | kostenlos | Zeitlich begrenzte Testversion mit kostenlosen Credits; Verfügbarkeit und Höhe der Credits variieren je nach Cloud/Region. |
Die Preise können je nach Region variieren. Wir übernehmen keine Gewähr auf die Korrektheit der Preise. Für aktuelle Informationen siehe: https://www.databricks.com
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