Einheitliche Analyseplattform für Batch- und Stream-Datenverarbeitung Automatischer Lader, Schema-Evolutionsfähigkeiten mit CDC-Nutzung Delta Live Table Serverless Pipelines Datenqualitätsanforderungen Databricks-Workflows Databricks SQL Warehouse - Photon SQL Endpunkte Unity Catalog für Datenverwaltung und Sicherheit Benutzerfreundlichkeit mit Partnerverbindungen und Integrationen

Die Databricks Data Intelligence Platform ist sehr zuverlässig, und es ist gut zu wissen, dass die Cloud-native Architektur nicht gleich nach der Bereitstellung auf Kubernetes ausgefallen ist. Ehrlich gesagt dachte ich, dass die Python/R-Integration nicht funktionieren würde, daher war es eine Überraschung, dass beide ohne Verzögerung liefen.

Ich nutze hauptsächlich die Databricks Data Intelligence Platform, um große Datensätze zu bearbeiten, die wir in Cloud-Buckets speichern, und um ETL-Pipelines zu erstellen, sowie um Notebooks zu starten, auf denen ich viel explorative Arbeit leiste. Ich mag es sehr, dass alles einsatzbereit wirkt, wie zum Beispiel, dass Cluster schnell starten, das Skalieren im Hintergrund einfach funktioniert und ich wirklich aufhören kann, mir über Infrastrukturgedöns Gedanken zu machen und mich auf die Analyse zu konzentrieren.