Avaliações e Detalhes do Produto Azure Databricks

O que eu mais gosto no Azure Databricks é como ele se integra perfeitamente com o ecossistema Azure — especialmente com serviços como Data Lake, Synapse e Data Factory. Ele oferece um excelente equilíbrio entre facilidade de uso e capacidades avançadas, permitindo que usuários técnicos e não técnicos colaborem em um único ambiente. Os notebooks são intuitivos e suportam várias linguagens, como SQL, Python e R, o que torna a implementação e a experimentação tranquilas. Eu o uso frequentemente para construir e gerenciar pipelines de dados, executar transformações e desenvolver modelos de aprendizado de máquina. A escalabilidade da plataforma, clusters de auto-escalonamento e recursos gerenciados do Delta Lake tornam o manuseio de grandes conjuntos de dados eficiente. O suporte ao cliente é geralmente útil e a plataforma continua a evoluir com atualizações frequentes que adicionam ainda mais recursos úteis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Azure Databricks seja poderoso, há algumas áreas que poderiam ser melhoradas. A configuração inicial e a configuração do ambiente podem ser um pouco complexas para novos usuários, e os tempos de inicialização dos clusters às vezes podem ser lentos. A estrutura de preços também requer monitoramento cuidadoso — os custos podem aumentar rapidamente se os clusters não forem otimizados ou encerrados automaticamente de forma adequada. Embora a interface seja robusta, ela poderia ser mais amigável para iniciantes, e o controle de versão dos notebooks poderia ser mais suave. O tempo de resposta do suporte ao cliente pode variar dependendo da gravidade do problema. Ainda assim, uma vez que você se acostuma com o ambiente, é uma plataforma altamente capaz e confiável para cargas de trabalho diárias de dados e análises. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A plataforma gerencia o processamento de dados em grande escala com uma suavidade impressionante, e sua interface se torna bastante amigável após uma curta curva de aprendizado. Integrá-la com outros serviços do Azure é simples, o que acelera significativamente o processo de implementação. Aprecio a variedade de recursos disponíveis para ETL e análises, permitindo-nos usá-la regularmente para uma gama de diferentes cargas de trabalho. Quando surgem problemas, a documentação e os recursos de suporte geralmente são suficientes para ajudar a resolver as questões rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, a plataforma pode parecer um pouco complicada para os recém-chegados, e pode levar algum tempo para que os clusters sejam iniciados. Gerenciar custos nem sempre é simples, e certos recursos exigem configuração adicional. Embora o suporte geralmente seja útil, os tempos de resposta podem ser ocasionalmente lentos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Azure Databricks é uma ótima plataforma que oferece um ambiente robusto para consultar grandes conjuntos de dados através do Apache Spark. Eu aprecio especialmente como é fácil integrar com a conta de armazenamento do Azure e notebooks, tornando a análise de big data eficiente e escalável. O controle de versão embutido do Databricks, combinado com a integração suave com o GitHub, facilita a colaboração e o gerenciamento de código. É uma das melhores configurações com as quais já trabalhei. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração e a configuração do cluster às vezes são confusas e demoradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Azure Databricks nos forneceu uma plataforma unificada para executar nossas cargas de trabalho do Spark em cima do Azure Data Lake Storage Gen2. Pudemos migrar nossos dados e pipelines do Hadoop on-premises para a nuvem com mínima reengenharia. Seus clusters gerenciados, escalonamento automático, notebooks e integração estreita com os serviços do Azure (ADLS, Key Vault, ADF) economizaram muito esforço de infraestrutura e manutenção. Os notebooks PySpark tornaram o desenvolvimento e a depuração muito mais fáceis em comparação com nossa configuração anterior. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os tempos de inicialização de clusters ainda podem ser lentos para testes rápidos. A precificação é baseada no consumo e pode se tornar cara se os clusters forem deixados em execução ou mal dimensionados. Alguns recursos empresariais (por exemplo, segurança detalhada, monitoramento) exigem configuração extra. E, em comparação com o Hadoop local, há uma curva de aprendizado para permissões de espaço de trabalho e automação DevOps. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto muito do sistema de notebooks Jupyter e da linhagem do Unity Catalog Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Genie - Assistente de IA pode ter melhor precisão Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O melhor do Azure Databricks é que é muito fácil de integrar a qualquer nuvem, RDBMS ou qualquer outro serviço de software. É muito fácil de usar e implementar. A frequência de uso é muito alta no meu projeto. Existem muitas funcionalidades no Azure Databricks. Além disso, é fácil integrar com GitLab, Hive, RDBMS, etc., para qualquer processo de ETC. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há nada que eu não goste no Azure Databricks com base em 4 anos de experiência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de escrever programas e executar todos os scripts, aplicação amigável ao usuário Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tudo bem, estava atualizando dia a dia, tornando-se uma ferramenta gratuita e sem estresse para todos os usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No Azure Databricks, você pode ter múltiplas camadas de segurança nessas tabelas, assim como a interface de usuário é muito melhor do que a do Teradata. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No Azure Databricks, provavelmente o custo é o da fábrica que as pessoas pensaram, pois pode ser um dos fatores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

This is the best implementation of Databricks I could have hoped for. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Occasionally, when I put my laptop to sleep, my Azure Databricks sessions do not reconnect quickly. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Grande transferência de dados limpos. E isso é usado principalmente por bancos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta é a configuração complexa. Não faça otimização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.