Apa itu Databricks?
Databricks adalah platform analitik data berbasis cloud yang mengintegrasikan Apache Spark untuk memfasilitasi analisis data dan machine learning secara cepat serta kolaboratif.
Platform ini memadukan konsep data lake dan data warehouse, yang dikenal sebagai "lakehouse", untuk mengelola data berskala besar dengan lebih efisien. Databricks mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Scala, dan SQL, serta menyediakan fitur kolaborasi melalui notebook interaktif, pengelolaan klaster secara otomatis, dan kemampuan real-time data processing.
Adanya Databricks sangat cocok bagi perusahaan yang ingin mempercepat inovasi data mereka dan mendapatkan informasi mendalam secara cepat dan mudah.
Teknologi di Balik Databricks
Berikut beberapa teknologi kunci di balik Databricks:
- Apache Spark: fondasi untuk pemrosesan data skala besar.
- Delta Lake: menyediakan lapisan penyimpanan yang mendukung transaksi ACID pada data lake.
- Databricks Runtime: mengoptimalkan performa untuk kueri interaktif dan analitik berskala besar.
- MLflow: tool untuk mengelola machine learning life cycle.
- Photon: mesin kueri khusus untuk pengolahan data yang lebih cepat.
- Unity Catalog: menawarkan pengelolaan metadata dan keamanan data terpusat.
- Workspace UI: mempermudah pengelolaan dan kolaborasi dengan user interface yang intuitif.
Fitur-fitur Databricks
Berikut fitur-fitur utama dalam Databricks:
- Notebook interaktif: memudahkan kolaborasi dan integrasi kode.
- Pengelolaan cluster otomatis: menyederhanakan konfigurasi dan pengoptimalan sumber daya komputasi.
- Databricks SQL: memfasilitasi eksekusi SQL untuk analisis data.
- Delta Lake: menyediakan lapisan penyimpanan yang mendukung transaksi ACID untuk keandalan data.
- MLflow: mengelola eksperimen machine learning, muladi dari pengembangan sampai produksi.
- Integrasi: mendukung konektivitas dengan platform cloud besar seperti AWS, Azure, dan GCP.
- Keamanan dan tata kelola data: menawarkan fitur keamanan dan tata kelola data terpadu.
FAQ (Frequently Asked Question)
Kapan perlu menggunakan Databricks?
Inilah saat yang tepat untuk menggunakan Databricks:
- Project analisis berskala besar: ideal untuk analisis data yang kompleks dan pemrosesan dataset besar.
- Pengembangan dan penerapan model machine learning: menyediakan tools yang terintegrasi untuk mengembangkan, menguji, dan menerapkan model.
- Real-time data processing: bermanfaat dalam situasi yang memerlukan pemrosesan data streaming untuk menghasilkan keputusan secara real-time.
- Kolaborasi lintas tim: fasilitas notebook interaktif mendukung kerja sama antara tim developer, data scientist, dan data analyst.
