如何学习 Databricks：统一数据平台初学者指南

[mostakimvip06]

Databricks 是一个开放的分析平台，用于大规模构建、部署和维护数据、分析和 AI 解决方案。它基于 Apache Spark 构建，并与三大云提供商（AWS、Azure 或 GCP）中的任何一个集成，使我们能够代表我们管理和部署云基础架构，同时提供您能想到的任何数据科学应用程序。

今天，我想带您全面了解 Databricks，涵盖其核心功能、实际应用和结构化的学习路径，帮助您入门。从设置环境到掌握数据处理、编排和可视化，您将找到开始使用 Databricks 所需的一切。

为什么要学习 Databricks？
学习 Databricks 并打下坚实的基础可能会为您带来几个主要的积极优势：

Databricks 有许多应用
Databricks 具有广泛的应用，可帮助企业转换数据、清理、处理和优化大型数据集以获取见解。它通过数据探索和可视化实现高级分析，以便做出更好的决策；它支持预测模型和 AI 解决方案的开发和部署。

Databricks 将为你带来优势
Databricks 凭借其云兼容性提供了竞争优势。它基于 Apache Spark 构建，可与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等顶级数据工具集成。精通 Databricks 可让您成为任何关心数据的行业的领导者。

Databricks 的主要功能
Databricks 是一个综合的数据工程、分析和机器学习平台，结合了五个主要功能，可增强可扩展性、协作性和工作流效率。



Databricks 的主要功能。图片由作者提供。


统一数据平台
Databricks 将数据工程、数据科学和机器学习这三种工作流程 德国赌博数据 整合到一个平台中。这进一步简化了数据处理、模型训练和部署。通过统一这些领域，Databricks 加速了 AI 计划，帮助企业将孤立的数据转化为可操作的见解，同时促进协作。

统一分析

Apache Spark 集成
领先的分布式计算框架 Apache Spark 与 Databricks 深度集成。这使得 Databricks 能够自动处理 Spark 配置。因此，用户可以专注于构建数据解决方案，而不必担心设置。

此外，Spark 的分布式处理能力非常适合大数据任务，而 Databricks 则通过企业级安全性、可扩展性和优化对其进行了增强。

三角洲湖
Delta Lake 是 Databricks Lakehouse 架构的支柱，它增加了ACID 事务、模式实施和实时数据一致性等功能。这确保了数据的可靠性和准确性，使 Delta Lake 成为管理批量和流数据的关键工具。

机器学习流
MLflow 是一个用于管理整个机器学习生命周期的开源平台。从跟踪实验到管理模型部署，MLflow 简化了构建和实施 ML 模型的过程。

此外，通过与 OpenAI 和Hugging Face等生成式 AI 工具的最新集成，MLflow 扩展了其功能，涵盖了聊天机器人、文档摘要和情感分析等尖端应用。

协作工具
Databricks 通过以下方式促进协作：

交互式笔记本：结合代码、markdown 和视觉效果来记录工作流程并无缝分享见解。
实时共享：在笔记本上实时协作，获得即时反馈并简化团队合作。
版本控制功能：跟踪更改并与 Git 集成，实现安全高效的项目管理。
如何开始学习 Databricks
开始使用 Databricks 既令人兴奋又令人不知所措。这就是为什么学习任何新技术的第一步是明确你的目标——为什么要学习它以及你打算如何使用它。

设定明确的目标
在深入研究之前，请先定义您想通过 Databricks 实现的目标。

作为一名数据工程师，您是否希望简化大数据处理？ 或者您是否专注于利用其 ML 功能来构建和部署预测模型？

通过定义你的主要目标，你可以相应地制定有针对性的学习计划。以下是一些根据你的主要愿望提出的建议：

如果您的重点是数据工程，请优先了解 Databricks 的数据提取、转换和管理工具，以及它与 Apache Spark 和 Delta Lake 的无缝集成。
如果您的重点是机器学习，请重点了解 MLflow 的实验跟踪、模型管理和部署，以及利用该平台对 TensorFlow 和 PyTorch 等库的内置支持。
从基础开始：
开始使用 Databricks 可能比您想象的要容易。为此，我将指导您逐步操作，以便您轻松熟悉该平台的基本功能。

免费注册
首先在Databricks 社区版上创建一个免费帐户，这样您就可以免费访问该平台的核心功能。此版本非常适合亲手探索，让您无需付费订阅即可体验工作区、集群和笔记本。



Databricks 注册主视图的屏幕截图。图片由作者提供

一旦您提供详细信息，就会出现以下视图。


Databricks 注册主视图的屏幕截图。图片由作者提供


在这种情况下，系统会提示您设置云提供商或继续使用社区版。为了方便使用，我们将使用社区版。虽然它提供的功能比企业版少，但它非常适合教程等较小的用例，并且不需要设置云提供商。

选择社区版后，请验证您的电子邮件地址。验证后，您将看到如下所示的主仪表板：



Databricks 主页截图。图片来源：作者

从界面开始
登录后，请花点时间了解布局。乍一看，界面可能看起来很基础，但一旦您进一步探索或升级您的帐户，您就会发现许多很棒的功能：

工作区：这是您整理项目、笔记本和文件的地方。您可以将其视为所有工作的中心。
笔记本：在同一个笔记本中使用各种编程语言编写和执行代码。
集群管理：这些是处理数据处理的虚拟机组。它们提供数据转换和机器学习等任务所需的计算能力。
表格管理：有效地组织和分析结构化数据。
仪表板创建：直接在工作区中构建交互式仪表板，以可视化见解。
协作编辑：与队友实时处理笔记本，实现无缝协作。
版本控制：跟踪笔记本变化并轻松管理版本。
作业调度：按照指定的时间间隔自动执行笔记本和脚本，以简化工作流程。
学习核心概念
Databricks 有三个核心概念，对于任何愿意掌握它的专业人士来说，这些概念都是基础：

集群：集群是 Databricks 的骨干，是执行代码的计算环境。了解如何创建、配置和管理集群以满足您的处理需求。
作业：通过创建按计划运行笔记本或脚本的作业来自动执行重复性任务，从而简化工作流程。
笔记本：这些是交互式文档，您可以在其中编写和执行代码、可视化结果和记录发现。笔记本支持多种语言，如 Python、SQL 和 Scala，使其能够灵活地完成各种任务。