Databricks ist ein Cloud-basiertes Tools, welches den gesamten Prozess der Datenverarbeitung vereinfacht: von Data Engineering, über Data Science bis zu Machine Learning. Unternehmen nutzen Databricks um große Datenmengen zu verarbeiten, veredeln und zu analysieren.
Aber was genau ist Databricks, welches sind die Top-Funktionen und woraus ergeben sich die diversen Vorteile? Diese und weitere Fragen wollen wir in unserem Blog klären.
Steigen wir direkt ein:
- Was ist Databricks?
- Wie ist Databricks entstanden?
- Was sind die Vorteile von Databricks?
- Wie sieht die Databricks Umgebung aus?
- Was sind die einzelnen Funktionen von Databricks?
- Wie viel kostet Databricks?
- Fazit
- FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Was ist Databricks?
Databricks ist eine amerikanische Softwarefirma, die eine – auf Apache Spark basierte – Analyseplattform für Daten zur Verfügung stellt. Die Spark Analyseplattform wird auf den größten Clouddienstanbietern – Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon AWS – angeboten. Die Entwickler von Apache Spark gründeten Databricks 2013 mit dem Fokus auf der Monetarisierung des Open-Source Big-Data-Systems Apache Spark.
Databricks kombiniert mehrere Open-Source-Lösungen miteinander: Apache Spark, Delta Lake und mlflow. Um zu verstehen, was Databricks ist, sehen wir uns die drei Lösungen genauer an.
Was ist Apache Spark?
Apache Spark ist ein Datenverarbeitungs-Framework, welches Verarbeitungsaufgaben für sehr große Datensätze durchführen und Datenverarbeitungsaufgaben auf mehrere Computer verteilen kann. Diese beiden Eigenschaften sind der Schlüssel zu den Bereichen Big Data und maschinelles Lernen, denn hier wird eine massive Rechenleistung benötigt, um große Datenbestände zu verarbeiten. Spark nimmt den Programmierern Last von den Schultern, mit einer benutzerfreundlichen API, die einen Großteil der Routinearbeit der verteilten Datenverarbeitung und der Verarbeitung großer Datenmengen abstrahiert.
Was ist Delta Lake?
Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht, die auf einem bestehenden Data Lake ausgeführt werden kann und dessen Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung verbessert. Die Speicherebene ermöglicht es Unternehmen, auf neue Daten in Echtzeit zuzugreifen und diese zu analysieren. Sie unterstützt ACID-Transaktionen, skalierbare Metadaten, Unified Streaming und Batch-Datenverarbeitung. Delta Lake ist zu 100% Spark kompatibel.
Was ist mlFlow?
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung von Workflows für maschinelles Lernen. Es besitzt Komponenten, um Ihr Modell während des Trainings und der Ausführung zu überwachen, die Fähigkeit, Modelle zu speichern, das Modell in den Produktionscode zu laden und eine Pipeline zu erstellen. Die Plattform wird von MLOps-Teams und Datenwissenschaftlern verwendet und besteht aus vier Hauptkomponenten:
Um Databricks besser zu verstehen, lohnt es sich, einen Blick in die Vergangenheit zu werfen.
Wie ist Databricks entstanden?
Die Cloud Datenplattform Databricks wird im Jahr 2013 von den Gründern von Apache Spark ins Leben gerufen. Das Ziel der sieben Co-Gründer: Eine einheitliche Plattform schaffen mit welcher Data Scientists, Data Engineers und Analysten zusammenarbeiten können, um Wertschöpfung aus Daten zu generieren.
2015 wurde das Databricks-Projekt ins Leben gerufen, um den Umgang mit Spark zu vereinfachen. Databricks übernimmt die Erstellung und Konfiguration von Server-Clustern, Verbindungen zu verschiedenen Dateisystemen, Programmierschnittstellen für Python, Scala und SQL, automatisches Herunterfahren nach Nichtnutzung (um Geld zu sparen) und viele andere Annehmlichkeiten gegenüber eigenen Spark-Clustern.
Im Jahr 2020 kündigten die Gründer das neue Konzept „Data Lakehouse“ an. Das Lakehouse soll die Vorteile der Data Lakes und Data Warehouses miteinander vereinen und so die ideale Datenverarbeitungsplattform sein. Durch Delta Lake ist es Databricks möglich, ACID-Compliance zu bereits bestehenden Data Lakes hinzuzufügen, so dass der Data Lake zum Data Lakehouse wird.
Neben Snowflake ist Databricks einer der größten Cloud-Datenplattform Anbieter mit etwa 5.000 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von 800 Mio. US-Dollar (2021).
Was sind die Vorteile von Databricks?
Databricks ist rund um Apache Spark entwickelt worden und bietet somit alle Funktionen, die Apache Spark so wertvoll machen. Daher ist es ideal, um beispielsweise große Data Lakes aufzubauen, Echtzeit Streaming Anwendungsfälle umzusetzen oder größere ETL-Prozesse aus der On-Premise Welt abzulösen.
Technische Vorteile
Die Vorteile ergeben sich vor allem durch den Data Lakehouse Ansatz. Durch Delta Lake (als strukturierte, transaktionale Layer) ist Databricks in der Lage, Data Lakes mit den Vorteilen der Data Warehouses zu ergänzen: z.B. ACID-Complience, BI-support, hohe Datenqualität. Trotzdem bleiben die Vorteile der Data Warehouses bestehen.
Das Lakehouse bietet durch die Governance Layer Delta Lake:
- ACID-Transaktionen
- Vereinheitlichter Batch und Streaming
- Schema-Enforcment und -Evolution
- Fusionierung, Updates und Deletes
- Zeitsprünge
- Klone
Wie Sie in der folgenden Abbildung sehen, sind sowohl Aspekte des Data Warehouse als auch Aspekte des Data Lake im Data Lakehouse vereint.
Wir haben dem Data Lakehouse einen ganzen Beitrag gewidmet, schauen Sie vorbei: Der Data Lakehouse Ansatz – eine moderne Cloud-Datenplattform
Um die Abfrageleistung zu verbessern, hat Databricks außerdem eine weitere Engine namens Photon eingeführt, die mit Spark kompatibel ist und es ergänzt. Mit Spark plus Photon deckt Databricks das gesamte Spektrum der Datenverarbeitung ab.
Das Zugreifen auf verschiedene Datenquellen stellt ebenfalls kein Problem dar: unter anderem Apache Kafka, Azure Blog Storage oder Amazon S3.
Vorteile im Umgang mit der Plattform
Neben den technischen Vorteilen die Databricks bietet, sind die einfache Einrichtung der Plattform (mit einem Klick), die Jobsteuerung und die Notebook-Umgebung (vergleichbar mit Juypter-Notebook) Gründe für Databricks Erfolg. Durch die einfache Handhabung ist es möglich, mit verschiedenen Datenverarbeitungs-Teams interaktiv zusammenzuarbeiten.
Databricks vereint verschiedene Vorteile in einer Plattform und macht interaktives Arbeiten möglich. Um zu verstehen, wie Databricks diese Vorteile schafft, sehen wir uns nun die Databricks Umgebung an.
Wie sieht die Databricks Umgebung aus?
Databricks basiert auf den in Apache Spark verfügbaren Funktionen und übernimmt die komplette Verwaltung des Spark-Clusters. Folgende Aufgaben werden durch die Cloudplattform abgenommen:
- Verwaltung von Spark-Cluster (Rest-API zur Steuerung)
- Interaktiver Arbeitsbereich im Notebookformat (Analyse, Anzeige und Visualisierung)
- Jobsteuerung und Verwaltung von Apache Spark Programmen (Machine Learning, Spark ETLs)
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Sehen wir uns die einzelnen Verwaltungsaufgaben genauer an.
Verwaltung von Apache Spark Clustern in der Cloud
Databricks ist in Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud Plattform integriert und macht es Unternehmen leicht, riesige Datenmengen zu verwalten und Aufgaben des maschinellen Lernens auszuführen. In der Cloud stellt Databricks eine sichere Produktionsumgebung für Apache Spark zur Verfügung. Folgende Möglichkeiten bietet die Plattform:
- Clustererstellung in Sekunden
- Steuerung von Apache Spark-Clustern über ein Rest-API
- Automatische dynamische Skalierung von laufenden Spark-Clustern (wenn mehr Last anfällt)
- Komplette Spark Data Source API für komplexe Datenaufbereitung
- Neuste Spark-Versionen
Interaktiver Arbeitsbereich für Zusammenarbeit
Die zusammenarbeitsorientierte Arbeitsumgebung von Databricks ermöglicht eine sehr enge Zusammenarbeit von Data Science und Data Engineering-Abteilungen. Die Databricks Umgebung bietet den Anwendern drei Workspaces an: SQL, Data Science und Machine Learning. In der Umgebung können also alle drei Teams interaktiv am gleichen Datensatz arbeiten.
Es entschlüsselt die Komplexität der Datenverarbeitung für Datenwissenschaftler und Ingenieure und ermöglicht ihnen die Entwicklung von ML-Anwendungen mit R, Scala, Python oder SQL-Schnittstellen in Apache Spark. Der interaktive Arbeitsbereich von Databricks bietet:
- Möglichkeiten zur Entwicklung von komplexer Datenverarbeitung (ETL-Prozesse, Streaming und Machine Learning)
- Dokumentation von Notebooks, sodass Ergebnisse nachvollzogen werden können
- Einfache und schnelle Visualisierungen
- Erstellung von interaktiven Dashboards
- Schnelle Entwicklung von Prototypen
- Steuerung von Jobs und klare Übersicht über fertige Prozesse
Jobsteuerung und Verwaltung von Apache Spark Programmen
Mit Databricks können Sie die Ausführungsreihenfolge von Aufgaben festlegen – indem Sie die Abhängigkeiten zwischen diesen bestimmen. Sie können die Aufgaben so konfigurieren, dass sie nacheinander oder parallel ausgeführt werden. Die Aufgabe kann
- in einem JAR,
- einem Databricks-Notebook,
- einer Delta Live Tables-Pipeline oder
- einer in Scala, Java oder Python geschriebenen Anwendung implementiert werden.
Legacy Spark Submit-Anwendungen werden ebenfalls unterstützt.
Was sind die einzelnen Funktionen von Databricks?
Databricks bietet Usern viele verschiedene Funktionen, wie beispielsweise Delta Lake, Data Governance und Data Warehousing. Die Hauptfunktionen teilen sich in drei Bereiche:
- Data Engineering
- Databricks SQL
- Machine Learning
Wir gehen nun auf die einzelnen Bereiche genauer ein.
1. Data Engineering
Unter Data Engineering fällt die Funktion Delta Lake, die bereits in diesem Beitrag eingeleitet wurde. Delta Lake dient Databricks als Data Managment und Governance Layer. Dieser offene Layer liefert Reliabilität, Sicherheit und Leistung für den Data Lake.
Die Vorteile die sich daraus ergeben:
- Schema Enforcement und Evolution zur Qualitätssicherung
- Time travel hilft irreversible Fehler im Code zu vermeiden
- ACID-Transaktion: Rohe Batch und Streaming Daten werden zu hochqualitativen strukturierten Daten
2. Databricks SQL
SQL ist ein serverloses Data Warehouse auf der Databricks Lakehouse Plattform. Das Feature bietet seinen Nutzern eine einfache Schnittstelle zur Durchführung von SQL- und BI-Anwendungen auf einem Data Lake. Außerdem ermöglicht Databricks SQL das Erstellen einer erweiterten Visualisierung, von Dashboards und Warnmeldungen.
Darüber hinaus verfügt es über Konnektoren zu BI-Tools wie Tableau und Power BI, die eine bessere Zusammenarbeit und maximale Leistung ermöglichen.
3. Machine Learning
Unter dem Punkt Machine Learning finden User verschiedene Benefits, um Machine Learning Projekte zu steuern. Da Databricks Machine Learning auf dem offenen Lakehouse aufbaut, haben ML-Teams die Möglichkeit auf jede Art von Daten zuzugreifen, sie zu untersuchen und aufzubereiten.
Databricks bietet hierfür verschiedene Komponenten:
- Kollaborative Notebooks
- Feature Store
- Managed MLflow
- Model Monitoring
- Repos
- Production-Grade Model Serving
Natürlich haben die Vorteile und Funktionen ihren Preis – wie sich dieser berechnen lässt, sehen wir uns im nächsten Abschnitt an.
Wie viel kostet Databricks?
Es handelt sich bei dem Databricks Kostenmodell um einen On-Demand-Tarif, das heißt Sie zahlen für das, was Sie verbrauchen. Databricks Abrechnungsmodell arbeitet mit einer sekundengenauen Abrechnung und es entstehen keine Vorabkosten oder wiederkehrende Verträge. Neben den Kosten für den Server, rechnet Databricks nach Verbrauch der Rechenressourcen ab.
Wir haben ein paar Tipps gesammelt, wie Sie Kosten auf Databricks optimieren können.
Diese Abrechnung erfolgt mit so genannten Databricks Units (DBUs). Databricks Unit ist eine Einheit, mit welcher Databricks die Menge an Rechenleistung misst, die Sie pro Stunde auf der Lakehouse Plattform verwenden.
Daraus ergibt sich folgende Rechnung:
Kosten Databricks= (Anzahl Server*DBU)*h/Nutzung + (Anzahl Server*Instanzenpreise)*h/Nutzung
Mehr Informationen zum Databricks Kostenmodell finden Sie in unserem Blogbeitrag: Kostenmodell von Databricks
Fazit
Databricks ist eine Single Cloud-basierte Plattform, die alle Datenanforderungen im Datenverwaltungsprozess handeln kann. Die Plattform bietet die Möglichkeit, interaktiv mit Ihrem gesamten Datenteam zusammenzuarbeiten. Neben der Vereinheitlichung der Datensysteme, ist Databricks kostengünstig und bietet Skalierbarkeit für große Datenmengen. Ergänzend zu Ihrer bestehenden Cloud (sei es AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud) hilft die Lakehouse Plattform bei der zuverlässigen Datenverarbeitung.
Sie möchten mehr über Databricks erfahren oder sind an Cloud-basierten Lösungen für Ihre Daten interessiert? Dann kontaktieren Sie uns gerne!
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Databricks ist eine Cloud-basierte Schnittstelle, mit der Benutzer eine Multi-Cloud-Lakehouse Struktur erstellen können. Die Plattform unterstützt Kunden bei der Speicherung, Bereinigung und Visualisierung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Kunden können von einer einzigen Plattform aus, verschiedene Aufgaben im Datenverwaltungsprozess erledigen und interaktiv zusammenarbeiten.
Es kommt auf die Nutzungsintensität an! Databricks Kostenmodell basiert auf zwei Abrechnungsposten: Dem Server und der Rechenleistung. Die Abrechnung folgt bei der Nutzung in so genannten DBUs (Databricks Units). Daraus ergibt sich folgende Gleichung:
Kosten Databricks= (Anzahl Server*DBU)*h/Nutzung + (Anzahl Server*Instanzenpreise)*h/Nutzung
Databricks basiert auf Apache Spark, bietet allerdings eine vereinfachte Handhabung mit den Spark Clustern. Gleichzeitig bietet Databricks durch den Delta Lake die Nutzung einer Lakehouse Umgebung und vereint so die Vorteile des Data Lake und des Data Warehouse. Die Open-Source-Plattform ermöglicht außerdem das Verwenden verschiedener Cloud-Server und bietet Lösungen für SQL, Data Engineering und Machine Learning.
