Databricks Cloud

Главный управляющий: Йон Стоика (Ion Stoica)

Одним из самых значительных успехов на арене «больших данных» был выпуск Apache Spark в мае 2014 года. Это механизм обработки-в-памяти с открытым кодом, превосходящий платформу Hadoop по производительности аналитики данных^[1].

Компания Databricks была создана несколькими разработчиками Spark и в июне 2014 года предложила платформу Databricks Cloud, построенную на данной технологии. Эта хостинговая платформа, которая проходит бета-тестирование, упрощает развертывание и предоставление Spark и поставляется с набором встроенных приложений для сбора и анализа данных. Организация может, к примеру, использовать Databricks Cloud, чтобы быстро обрабатывать и анализировать данные, хранимые в Amazon S3.

Databricks имеет отношение к Apache Spark, однако компания в значительной степени модифицировала фреймворк, снабдив его более высоким уровнем абстракции API и более быстрой обработкой данных в памяти (in-memory processing), поэтому он не только дополняет возможности «традиционного» Hadoop, но и может выступать его заменой. Модификация Databricks — Delta Lake — это полностью управляемая Open Source-версия Spark, которая работает в облаке и поставляется с несколькими проприетарными расширениями^[2].

Delta Lake — чисто облачный проект, который применяется рядом крупных клиентов по всему миру. По словам одного из создателей Apache Spark и технического директора Databricks Матея Захарии, клиенты мигрируют со Spark на платформу Databricks по разным причинам, но часто это продиктовано требованиями бизнеса, который все чаше ориентируется на работу с облачными сервисами. Желание клиентов связать озера данных, которые находятся как в облачном, так и в локальном хранилище, и стало для компании побудительным мотивом к созданию решения для обеспечения их надежности.

«Озеро данных сегодня есть почти у каждой компании. Они пытаются добыть из него информацию, но ее ценность и надежность часто вызывает сомнения. Delta Lake устраняет эти проблемы — об этом говорит интерес к этому решению сотен предприятий. Учитывая, что Delta Lake обладает открытым кодом, разработчики смогут беспрепятственно создавать надежные озера данных», — сказал соучредитель и генеральный директор Databricks Али Годси.

Он также пояснил, что из себя представляют «Delta-озера данных» и какие типы файловых систем и данных они поддерживают. «Delta Lake располагается поверх вашей СХД (но не заменяет ее) и предлагает транзакционный уровень хранения как в формате HDFS, так и в формате BLOB-объектов Azure, хранящихся в облачном хранилище, к примеру, S3. Пользователи могут скачать Delta Lake и совмещать его с HDFS в онпремис-варианте. Они также могут считывать данные из любой системы хранения, которая поддерживает источники данных Apache Spark, и записывать в Parquet — формат хранения, который понимает Delta Lake», — сказал Годси.Миграция с SAP SuccessFactors и SAP HCM на российские HR-решения: как выстроить стратегию перехода 2.4 т

Databricks отдала предпочтение Apache Parquet, потому что этот колоночно-ориентированный (столбцовый) формат хранения данных изначально создавался для экосистемы Hadoop и не зависит от выбора среды обработки данных. Delta Lake выступает в качестве слоя поверх поддерживаемых форматов хранения данных.

Примечания