Databricks, Apache Spark üzerinde çalışan bir analitik platformudur. Genellikle büyük ölçekli veri işleme, veri bilimi ve makine öğrenmesi uygulamaları için kullanılır. Databricks, ölçeklenebilir, gereksinimlere göre yönetilebilir bir platform olarak, Spark üzerinde çalışan uygulamaları hızlandırmak ve daha kolay bir şekilde yönetmek için tasarlanmıştır. Databricks ayrıca Spark iş yüklerinin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için bir dizi optimizasyon ve araç (photon, delta cache, pyspark-pandas vb.) sunar.
Databricks platformunun kullanımı oldukça geniştir. Veri bilimciler, veri mühendisleri, veri analistleri ve yazılım geliştiricileri gibi farklı rollerdeki kullanıcılar, Databricks’i farklı amaçlar için kullanabilirler. Örneğin, bir veri bilimci, Databricks kullanarak büyük veri kümeleri üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarını eğitebilir ve sonuçlarını görselleştirebilir. Bir veri mühendisi, Databricks kullanarak büyük veri kümelerini işleyebilir ve veri depolama sistemlerine aktarabilir. Bir yazılım geliştiricisi, Databricks kullanarak Spark tabanlı uygulamalar geliştirebilir.
Bu yazımızda bahsettiğimiz Apache Spark nedir ? kısaca bahsetmekte yarar var.
Apache Spark, büyük veri işleme ve paralel hesaplama için açık kaynaklı bir veri işleme çerçevesidir. Spark, büyük veri işleme projelerinde yüksek performans ve ölçeklenebilirlik sağlamak için tasarlanmıştır.
Spark, Apache Hadoop’un üstünde çalışan bir çatıdır ve Spark iş yükleri, Hadoop Distributed File System (HDFS) veya diğer veri kaynaklarına erişim sağlar. Spark, birçok farklı programlama dili ile kullanılabilir, bunlar arasında Java, Python, Scala ve R yer alır. Bu sayede, Spark, kullanıcıların tercih ettiği programlama diliyle kod yazmasına olanak tanır.
Spark, çoklu hesaplama motoru sayesinde, verileri yüksek hızda işleyebilir. Spark, birçok farklı hesaplama modeli için destek sağlar. Bu modeller arasında MapReduce, SQL sorguları, graph işlemleri ve akış işlemleri yer alır. Ayrıca, Spark, verileri bellek üzerinde saklayarak, geleneksel disk tabanlı veri işleme tekniklerine göre daha yüksek performans sağlar.
Spark’ın en büyük avantajlarından biri, ölçeklenebilir bir mimariye sahip olmasıdır. Spark, birden fazla makine üzerinde çalışarak, iş yüklerini dağıtabilir. Bu özellik sayesinde, Spark, büyük veri kümelerini hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilir.
Sonuç olarak, Apache Spark, açık kaynaklı, ölçeklenebilir bir veri işleme çerçevesidir. Spark, birçok programlama dili ile kullanılabilir ve birden fazla hesaplama modeli için destek sağlar. Spark, özellikle büyük veri işleme projelerinde yüksek performans ve ölçeklenebilirlik sağlamak için tasarlanmıştır.
Databricks’in birçok özelliği vardır. Bunlardan bazıları şunlardır:
- Yönetilen bir platform olarak Databricks, kullanıcıların Spark üzerinde çalışan uygulamaları daha kolay bir şekilde yönetmelerine ve optimize etmelerine olanak tanır.
- Databricks, ölçeklenebilir bir platformdur. Kullanıcılar, uygulamalarını binlerce düğümde çalıştırabilirler proje ve gereksinimlere göre kullanılacak makinaları belirleyebilir. Donanım ve yazılım gereksinimlerini configure edebilirler. Bu sayede maliyetlerini kontrol altında tutabilirler.
- Databricks, ölçeklenebilir depolama seçenekleri sunar. Kullanıcılar, verilerini Amazon S3, Azure Blob depolama ve Google Cloud Storage gibi farklı depolama sistemlerinde depolayabilirler farklı seçenekler olarak gerekli verileri ilişkisel veya ilişkisel olmayan veri tabanları üzerinde aktarabilirler bu da veri taşıma ve saklama konusunda esneklik sağlar.
- Databricks, interaktif bir kullanıcı arayüzü (UI) sunar. Bu UI, veri keşfi, veri analizi ve veri görselleştirme için kullanılabilir ayrıca python desteği sayesinde python görselleştirme kütüphanelerinide kullanma olanağı sağlar.
- Databricks, Spark iş yüklerinin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için birçok optimizasyon ve araç sunar. Örneğin, Databricks, otomatik birleştirme (automatic merge) işlevselliği sunar, bu sayede Spark tabanlı uygulamaların performansı artar. Sql kodlarını spark görevleri olarak parçalara bölerek çalıştırma performansını yönetmeyi sağlar.
- Databricks, iş birliği yapma özelliği sunar. Kullanıcılar, notebook adı verilen çalışma alanlarını birbirleriyle paylaşabilirler ve bu alanlar üzerinde eş zamanlı çalışmalar yürütebilirler. Bu, veri analizi ekibi arasında iş birliği yapmak isteyen kullanıcılar için faydalıdır.
- Databricks veri mühendisleri içinde birçok araç barındırır veri işleme ve yönetme süreçlerini yönetebilecekleri cron zamanlama tabanlı bir iş planlama sisteminin yanı sıra kafka vb. platformlardan yayın akışı sağlamayıda kolaylaştırır.
Databricks platformu, birçok farklı sektörde kullanılmaktadır. Finans, sağlık, e-ticaret, enerji, telekomünikasyon ve ulaştırma gibi sektörlerde, Databricks platformu veri analizi, yapay zeka ve büyük veri işleme projelerinde kullanılmaktadır. Databricks ayrıca, kendi kullanıcıları için bir dizi kullanım örneği de sunar.
Databricks Ne Zaman Kuruldu ?
Databricks, 2013 yılında UC Berkeley’de Apache Spark’ın geliştiricileri tarafından kurulmuştur. O zamandan beri, platform hızla büyümüş ve dünya çapında binlerce müşteriye hizmet vermektedir. Databricks, özellikle büyük veri işleme ve yapay zeka alanında önemli bir rol oynamaktadır.
Databricks platformu, birçok avantajı ile birlikte bazı dezavantajlara da sahiptir. Örneğin, Databricks kullanmak, diğer Spark tabanlı uygulamalara göre daha pahalı olabilir. Ayrıca, bazı kullanıcılar, Databricks’in öğrenme eğrisinin dik olduğunu düşünebilirler. Ancak, Databricks, büyük veri işleme ve yapay zeka alanındaki zorlukları çözmek için tasarlanmıştır. Bu nedenle, öğrenme eğrisi dik olsa da, platformun kullanılması, veri işleme ve yapay zeka projelerinin geliştirilmesi için önemli bir araçtır.
Sonuç olarak, Databricks, büyük veri işleme, veri analizi ve yapay zeka projeleri için kullanılan ölçeklenebilir bir platformdur. Databricks, Spark üzerinde çalışan uygulamaların daha kolay bir şekilde yönetilmesine, daha hızlı ve daha verimli çalışmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Databricks, birçok farklı sektörde kullanılmaktadır ve dünya çapında binlerce müşteriye hizmet vermektedir.
Databricks aracına kullanıcılar gözünden bakacak olursak;
Yazılımcı Gözünden Databricks:
Databricks platformu, birçok programlama dilini destekler, özellikle de Python, R, Scala ve SQL gibi dilleri kullanarak veri işleme ve analizi yapmak için kullanılabilir. Databricks, büyük veri işleme ve yapay zeka uygulamaları geliştirirken veri yönetimini, veri işleme görevlerini ve yapay zeka modellerinin eğitimini kolaylaştırır, böylece kullanıcılar daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çalışabilirler.
Data Analist – Data scientist Gözünden Databricks:
Databricks, büyük veri işleme ve analizinin yapıldığı veri kaynaklarına kolayca erişim sağlayarak veri yönetimini ve veri işleme görevlerini kolaylaştırır. Ayrıca, birçok programlama dili ve araçlar ile uyumlu olduğundan, kullanıcılar veri işleme ve analizlerini istedikleri şekilde yapabilirler.
Databricks, Spark tabanlı bir platform olduğu için, büyük veri kümelerinin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanır. Bu sayede, veri analistleri ve veri bilimcileri büyük veri kümelerindeki trendleri ve kalıpları keşfedebilir, veri özelliklerini analiz edebilir ve yapay zeka modellerini eğitebilirler.
Databricks, birçok yapay zeka ve makine öğrenimi kütüphanesi ile uyumlu olduğundan, kullanıcılar bu kütüphaneleri Databricks platformunda kullanarak yapay zeka modelleri geliştirebilirler. Databricks’in görselleştirme araçları da veri analistleri ve veri bilimcileri için büyük bir avantaj sağlar. Bu araçlar, büyük veri kümelerindeki trendleri, kalıpları ve ilişkileri görsel olarak analiz etmeyi kolaylaştırır.
DevOps Gözünden Databricks:
Databricks, birçok farklı teknolojiyi bir araya getirerek, büyük veri işleme projelerini daha kolay yönetilebilir hale getirir. Databricks’in birinci sınıf bir veri bilimi iş akışı aracı olduğunu söylemek yanlış olmaz. Databricks, Spark, Hadoop ve diğer açık kaynaklı teknolojileri kullanarak veri işleme işlemlerini otomatikleştirir ve kolaylaştırır.
Databricks, birçok farklı geliştirme aracı ve hizmeti içerir. Örneğin, Databricks, entegre bir geliştirme ortamı (IDE) sunar ve Spark, Python, R, SQL ve Scala gibi birçok farklı programlama dilinde kod yazmayı destekler. Ayrıca, Databricks, veri bilimcilerin ve veri mühendislerinin büyük veri işleme işlemlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olan bir dizi hizmet sunar.
Databricks, birçok farklı ölçeklenebilirlik özelliği sunar. Örneğin, Databricks, veri işleme işlemlerini yüksek hızda paralel olarak çalıştırır ve birden fazla veri kümesini birleştirmek için birden fazla işlemciyi kullanabilir. Bu özellikler sayesinde, Databricks, büyük veri işleme işlemlerini daha hızlı ve daha verimli hale getirir.
Bu yönleri sebebi ile Databricksin kurulumu ve yönetilmesi DevOps pozisyonundaki kişiler içinde kolaylıklar sağlamaktadır.
Benzer içerikler için Yazılım kategorimizi ziyaret edebilirsiniz.
