Databricks は、Apache Spark のオリジナルの作成者によって設立された会社です。 Databricks は、Scala 上に構築されたオープンソースの分散コンピューティングフレームワークである Apache Spark の作成に携わったカリフォルニア大学バークレー校の AMPLab プロジェクトから生まれました。 Databricks は、Spark を操作するための Web ベースのプラットフォームを開発し、自動化されたクラスター管理と IPython スタイルのノートブックを提供します。 Databricks プラットフォームの構築に加えて、同社は Spark に関する大規模な公開オンラインコースを共同開催し、Spark に関する最大のカンファレンスである Spark Summit を開催しています。

DataBricksは、データエンジニアリング、データサイエンス、およびビジネス分析を単一の環境に統合することにより、複雑なデータワークフローを簡素化するように設計された統一されたデータ分析プラットフォームです。 Apache Sparkの上に構築され、高性能のデータ処理と分析機能を提供し、大規模なデータ変換と分析を処理するのに最適です。

DataBrickの主な機能には、ユーザーがコードを書き、実行し、データを視覚化し、洞察をシームレスに共有できるコラボレーションノートブックが含まれます。このプラットフォームは、バッチとリアルタイムの両方のデータ処理をサポートし、多様なデータ型とソースの処理を可能にします。さらに、DataBricksはTensorflow、Pytorch、Scikit-Learnなどの一般的な機械学習ライブラリを統合し、予測モデルの作成を促進します。

Databricksは、データ湖とデータウェアハウスの強みを組み合わせた建築的アプローチである「Data Lakehouse」の概念も紹介しています。これにより、組織は単一のプラットフォーム内で構造化、半構造化、および非構造化データを保存、管理、分析することができ、運用効率を高め、分析プロセスを合理化できます。

このプラットフォームは、データ暗号化やロールベースのアクセス制御などの堅牢なセキュリティ機能を提供し、処理または保存中にデータが保護されるようにします。マネージドオーケストレーションサービスであるDataBricksワークフローにより、ユーザーは複雑なデータパイプラインとワークフローを効率的にスケジュールおよび管理できます。全体として、DataBricksは、データ管理および分析の機能を最適化しようとするデータ駆動型組織向けの強力なツールセットを提供します。

この説明はAI（人工知能）によって生成されました。AIは間違いを犯すことがあります。重要な情報を確認してください。

カテゴリー:

Software Development

データサイエンスと機械学習のプラットフォーム

ウェブサイト： databricks.com

免責事項：WebCatalogはDatabricksによって提携、関連、認可、承認されたものではなく、また何らかの方法で公式に接続されたものでもありません。すべての製品名、ロゴ、ブランドはそれぞれの所有者の所有物です。