Les entreprises d’aujourd’hui ne peuvent plus se passer du Databricks car elles doivent collecter et analyser des données volumineuses qui proviennent de différentes sources. C’est la raison pour laquelle elles ont besoin d’un outil de stockage de données. Databricks répond efficacement à leurs critères. Découvrez dans cet article ce qu’est le Databricks, ses caractéristiques et ses avantages.
Databricks c’est quoi ?
Databricks est un outil de stockage de données qui est fondé sur le cloud. Il est utilisé par les entreprises qui collectent et qui analysent des données volumineuses, notamment dans le traitement, dans la transformation et dans l’exploration de ces données. Tout cela en utilisant les modèles d’apprentissage automatique. Développé par les personnes qui ont également créé Apache Spark, Databricks est tout d’abord une plateforme web. Il stocke et analyse les données en s’intégrant aux autres environnements cloud comme Amazon Web Services ou Microsoft Azure. L’utilisation du Databricks permet de son côté d’accélérer l’application sur un CPU. Cette célérité de l’exécution des applications permet que la gestion des données volumineuses soit plus facile pour les entreprises. Databricks simplifie alors les tâches effectuées aux données collectées tout en restant sécurisé.
Particularités de Databricks
Ci-après les différentes particularités de Databricks :
Outil de stockage de données efficace
Databricks est une plateforme web qui analyse les données tout en fournissant un environnement qui permet aux data scientists, aux ingénieurs et aux analystes de collaborer dans un espace de travail commun. Cette collaboration permet aux participants, non seulement de créer de nouvelles idées mais d’apporter également leurs propres idées et d’accélérer le processus de développement. Cet outil de stockage de données utilise aussi des dispositifs de contrôle avec version intégrées pour faciliter la recherche des dernières modifications.
Différents types de langage
Il est constitué d’une interface de notebooks prenant en considération différents types de langages de codage. Les utilisateurs peuvent utiliser Scala, Python, SQL ou R.
Connexion à différentes sources de données
Pour analyser les Big Data, Databricks est connecté à différents types de sources de données. Un processus qui ne lui est pas difficile, du fait qu’il a la capacité de lire et d’écrire des données dans différents formats comme CSV, SQL ou JSON par exemple.
Validation des intégrations
Databricks prend en charge une grande variété d’outils de développement et accepte des intégrations avec d’autres solutions comme Tableau, Power BI, etc. Une validation des intégrations qui permet de préparer, d’ingérer et de transformer des données.
Une grande souplesse dans la gestion de données
Conçu et développé par Apache Spark, Databricks exécute des tâches Spark évolutives dans le secteur de la science des données. Ils permettent de gérer des petites tâches avec souplesse. Vous pouvez par exemple faire différents tests ou un développement. Databricks peut aussi être utilisé lors de l’exécution de tâches lourdes telles que le traitement de grandes quantités de données. Lorsque le cluster n’est pas utilisé pendant un certain temps, Databricks l’arrêtera pour maintenir une haute disponibilité.
Fondements de Databricks
La collecte des Big Data se fait dans des lacs de données ou dans des entrepôts de données. Ces informations sont souvent déplacées par rapport aux besoins. Un processus qui est complexe, coûteux et non coopératif. Cependant, Databricks simplifie l’analyse du Big Data en intégrant l’architecture LakeHouse. Elle offre des capacités d’entreposage pour les lacs de données en éliminant les silos de données inutiles créés lors de leur envoi. Il exploite également l’architecture LakeHouse pour présenter une source de données unique.
Qu’est-ce que le lac de données ?
Le lac de données permet le stockage des données volumineuses, peu importe leurs états, qu’elles soient non-structurées, structurées, brutes ou semi-structurées.
Qu’est-ce que l’entrepôt de données ?
L’entrepôt de données permet le regroupement de toutes les sources de données de l’entreprise ou de l’organisation.
Qu’est-ce que l’architecture LakeHouse ou le Data LakeHouse ?
Le Data LakeHouse possède plusieurs atouts :
- Tout d’abord, les lacs de données peuvent être comblés grâce à sa couche de métadonnées compatible. Cette dernière permet de procéder à la surveillance des tables, des données et à l’attribution de leurs critères de validation.
- Ensuite, il fournit une nouvelle conception du moteur de requête qui permet une exécution SQL hautes performances sur des lacs de données tels que Apache Spark.
- Enfin, il optimise l’accès aux différents outils de science des données et d’apprentissage automatique.
Composantes de Databricks
Pour comprendre ce qu’est exactement le Databricks, il faut également comprendre ses différentes composantes qui sont les suivantes :
Projet open source Delta Lake
Delta Lake est un projet open source développé par Databricks. Il apporte les propriétés ACID aux lacs de données tout en augmentant leur fiabilité et en effectuant un traitement de données de façon continue et par lots.
Moteur de requête Delta Engine
Doté d’outils intégrés en un seul système et accessibles à l’aide d’une seule UI ou Interface Utilisateur, Delta Engine facilite le traitement des données qui sont stockées dans le Delta Lake.
Importance de Databricks
Databricks est composé de quatre outils open source qui fournissent les services dont vous avez besoin dans le cloud.
- Le cloud natif par exemple fonctionne bien avec tous les principaux fournisseurs de cloud.
- Ensuite, il y a le stockage des données qui stocke diverses données.
- Puis, la gouvernance et la gestion qui contrôlent la sécurité des données.
- Et enfin, les outils de science des données qui sont des éléments de données prêts à l’emploi allant de l’ingénierie à la BI en passant par l’IA et le ML.
7 étapes à suivre pour configurer Databricks
La configuration de Databricks s’effectue en 7 étapes. Databricks offre un essai gratuit durant 14 jours après son installation et sa configuration.
1ère étape : recherche de Databricks sur Google Cloud Platform Marketplace
La première chose à faire est d’effectuer une recherche sur la Google Cloud Platform Marketplace. Une fois ceci accompli, vous devez alors vous y inscrire et bénéficier de l’essai gratuit. Vous recevrez par la suite un lien.
2ème étape : gestion de la configuration
Cette deuxième étape s’effectue sur la page de gestion des comptes qui sont hébergés par Databricks.
3ème étape : création de l’espace de travail
Il permet d’accéder aux actifs. La création de l’espace de travail nécessite une application web externe. Elle sera utilisée comme plan de contrôle.
4ème étape : création de Clusters
Notamment 3 clusters Kubernetes de nœuds au niveau du projet Google Cloud Platform.
5ème étape : création d’une table dans le Delta Lake
Pour cela, vous avez le choix soit de télécharger le fichier, soit de vous connecter à des sources de données qui sont prises en charge, soit d’utiliser une intégration partenaire.
6ème étape : analyse des données
Pour analyser les données, il faut passer par la création de Cluster Databricks qui est une combinaison de ressources de calcul et de configurations. Les travaux se font sur des notebooks.
7ème étape : utilisation de l’Apache Spark
Ces runtimes de cluster Databricks sont basés sur Apache Spark. La plupart des outils Databricks sont fondés sur des technologies et des bibliothèques open source telles que Delta Lake et MLflow.
Databricks en quelques mots
- Il s’adresse aux différents spécialistes de données
- Il facilite la création de projets d’analyse de données
- Plus de 5000 entreprises l’utilisent actuellement
- Il visualise et analyse les données
- Il offre une capacité de stockage avec une pluralité de langages et des notebooks collaboratifs.
En conclusion, Databricks présente une plate-forme d’analyse de données intégrée pour les ingénieurs de données, les scientifiques de données, les analystes commerciaux, et les analystes de données. Il offre également une grande flexibilité sur différents écosystèmes comme AWS, GCP et Azure. De plus, Delta Lake garantit la fiabilité et l’évolutivité des données sur Databricks.
Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.
Merci pour votre lecture ! Si vous souhaitez lire nos prochains articles autour de la Data et de l’IA, vous pouvez nous suivre sur Facebook, LinkedIn et Twitter pour être notifié lorsqu’un nouvel article est publié !
