Azure Synapse बनाम Databricks: मुख्य अंतर
Azure Synapse और Databricks की तुलना करते समय, यह समझना जरूरी है कि भले ही उनकी क्षमताएँ कुछ हद तक ओवरलैप करती हों, वे अलग-अलग उपयोग मामलों और संगठनात्मक जरूरतों को पूरा करते हैं।
उद्देश्य और उपयोग मामले
Azure Synapse मुख्य रूप से व्यापक डेटा एनालिटिक्स और डेटा वेयरहाउसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उन उद्यमों के लिए बेहतरीन विकल्प है जिन्हें बड़े पैमाने के डेटा का प्रबंधन, विभिन्न डेटा स्रोतों का एकीकरण, और बिजनेस इंटेलिजेंस पर विशेष जोर के साथ विस्तृत डेटा एनालिटिक्स के लिए एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म चाहिए।
इसके विपरीत, Databricks बिग डेटा प्रोसेसिंग, डेटा साइंस, और मशीन लर्निंग में चमकता है। यह उन संगठनों के लिए पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म है जिन्हें जटिल डेटा पाइपलाइन्स चलानी हैं, रीयल-टाइम एनालिटिक्स करना है, और बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने हैं।
डेटा इंटीग्रेशन और ETL क्षमताएँ
Azure Synapse, Azure Data Factory के साथ बिना किसी बाधा के एकीकृत होता है, और मजबूत ETL क्षमताएँ प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न स्रोतों में डेटा वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने देती हैं। यह उन उद्यमों के लिए अत्यंत प्रभावी है जिन्हें कई स्रोतों से डेटा को समेकित कर विश्लेषण हेतु केंद्रीकृत रिपॉजिटरी में लाना होता है।
Databricks Apache Spark का उपयोग करते हुए जटिल डेटा पाइपलाइन्स संभालने में उत्कृष्ट है, जिससे यह विशेष रूप से बिग डेटा वातावरण में शक्तिशाली डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और इंटीग्रेशन क्षमताओं की मांग रखने वाले संगठनों के लिए आदर्श बनता है।
एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग
Azure Synapse Power BI के साथ एकीकृत है, जिससे यह बिजनेस एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग के लिए मजबूत दावेदार बनता है। यह SQL-आधारित एनालिटिक्स के लिए बिल्ट-इन टूल्स भी प्रदान करता है, जो बिजनेस एनालिस्ट्स के लिए उपयोग में आसान है।
Databricks अधिक उन्नत डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की ओर उन्मुख है। यह Python, R, और Scala के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है और MLflow जैसी सुविधाएँ देता है जो मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ के प्रबंधन में मदद करती हैं, जिससे यह डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की पसंदीदा विकल्प बनता है।
प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी
दोनों प्लेटफ़ॉर्म मजबूत प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं, लेकिन उनकी मजबूती अलग क्षेत्रों में है। Azure Synapse बड़े पैमाने के डेटा वेयरहाउसिंग के लिए अनुकूलित है और विशाल डेटासेट्स पर कुशल क्वेरी प्रदर्शन देता है।
दूसरी ओर, Databricks रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग में बेजोड़ है और बिग डेटा वर्कलोड की भारी कंप्यूटेशनल मांगों को संभालने के लिए आसानी से स्केल कर सकता है।
अन्य Azure सेवाओं के साथ एकीकरण
Azure Synapse का Azure Data Lake Storage और Power BI के साथ एकीकरण विशेष रूप से घनिष्ठ है, जिससे यह उन संगठनों के लिए उत्कृष्ट विकल्प बनता है जो पहले से ही Azure इकोसिस्टम में गहराई से निवेशित हैं।
Azure के भीतर एकीकृत होने के बावजूद, Databricks विभिन्न डेटा स्रोतों, जिनमें Azure के बाहर वाले भी शामिल हैं, से कनेक्ट होने में अधिक लचीलापन प्रदान करता है। यह हाइब्रिड या मल्टी-क्लाउड रणनीतियों वाले संगठनों के लिए महत्वपूर्ण लाभ हो सकता है।
उपयोगकर्ता अनुभव और उपयोग में सरलता
Azure Synapse एक अधिक सीधे-सरल उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है, खासकर उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो SQL और पारंपरिक डेटा वेयरहाउसिंग से परिचित हैं। इसका एकीकृत वर्कस्पेस पूरे डेटा वर्कफ़्लो को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे कम तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए भी यह सुलभ हो जाता है।
Databricks, भले ही अत्यंत शक्तिशाली है, लेकिन इसका लर्निंग कर्व अधिक तीखा है, खासकर उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो Apache Spark या बिग डेटा प्रोसेसिंग की बारीकियों से परिचित नहीं हैं। फिर भी, डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए इसका सहयोगी माहौल और शक्तिशाली सुविधाएँ इसे बेहद प्रभावी प्लेटफ़ॉर्म बनाती हैं।
लागत संबंधी विचार
Azure Synapse और Databricks के बीच चयन करते समय लागत एक महत्वपूर्ण कारक है।
Azure Synapse अपने प्रोविज़न्ड कम्प्यूट संसाधनों के साथ अधिक पूर्वानुमानित प्राइसिंग प्रदान करता है, जो सुसंगत वर्कलोड वाले संगठनों के लिए फायदेमंद है। हालांकि, इसके सर्वरलेस विकल्प ऑन-डिमांड उपयोग के लिए लचीलापन देते हैं, जो बीच-बीच में आने वाले वर्कलोड्स के लिए संभावित रूप से लागत कम कर सकते हैं।
वहीं, Databricks कम्प्यूट उपयोग के आधार पर शुल्क लेता है, जो उतार-चढ़ाव वाले या उच्च-तीव्रता वाले वर्कलोड्स वाले संगठनों के लिए किफायती हो सकता है, खासकर जब इसकी रीयल-टाइम प्रोसेसिंग क्षमताओं का लाभ उठाया जा रहा हो। हालांकि, बड़े पैमाने पर, निरंतर डेटा प्रोसेसिंग के लिए लागत तेजी से बढ़ सकती है, इसलिए संगठनों के लिए अपने कम्प्यूट उपयोग का अनुकूलन करना महत्वपूर्ण है।
Azure Synapse बनाम Databricks: एक संक्षेप
नीचे विभिन्न पहलुओं में Azure Synapse Analytics और Databricks की तुलना करने वाली तालिका दी गई है:
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श्रेणी |
Azure Synapse Analytics |
Databricks |
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ओवरव्यू |
बिग डेटा और डेटा वेयरहाउसिंग के लिए एकीकृत एनालिटिक्स सेवा। |
बिग डेटा और मशीन लर्निंग के लिए एकीकृत एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म। |
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प्रमुख उपयोग मामला |
डेटा वेयरहाउसिंग, बिग डेटा एनालिटिक्स, डेटा इंटीग्रेशन। |
बिग डेटा प्रोसेसिंग, डेटा साइंस, और मशीन लर्निंग। |
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डेटा इंटीग्रेशन |
Synapse Pipelines (ADF के समान) के साथ बिल्ट-इन डेटा इंटीग्रेशन। |
डेटा पाइपलाइन्स के लिए Azure Data Factory के साथ इंटीग्रेशन की आवश्यकता। |
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डेटा स्टोरेज |
SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, और Cosmos DB के साथ इंटीग्रेशन। |
Delta Lake के लिए अनुकूलित, और S3 तथा ADLS जैसे विभिन्न डेटा स्टोर्स के साथ इंटीग्रेट कर सकता है। |
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कम्प्यूट इंजन |
डेटा क्वेरी के लिए SQL-आधारित कम्प्यूट इंजन (डेडिकेटेड और सर्वरलेस)। |
बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए अनुकूलित Apache Spark-आधारित कम्प्यूट इंजन। |
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स्केलेबिलिटी |
ऑन-डिमांड और प्रोविज़न्ड, दोनों विकल्पों के साथ अत्यधिक स्केलेबल। |
बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए ऑटो-स्केलिंग क्लस्टर्स के साथ अत्यधिक स्केलेबल। |
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डेटा प्रोसेसिंग |
सर्वरलेस और डेडिकेटेड पूल के माध्यम से बैच और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग दोनों का समर्थन। |
Apache Spark के साथ उन्नत बैच और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग। |
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मशीन लर्निंग |
Azure Machine Learning के साथ एकीकृत; T-SQL के लिए समर्थन। |
MLflow और Spark MLlib के साथ मशीन लर्निंग के लिए बिल्ट-इन समर्थन। |
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नोटबुक्स |
T-SQL, Python, Spark SQL, Scala, और R सपोर्ट वाली एकीकृत नोटबुक्स। |
Python, Scala, SQL, और R के समर्थन वाली उन्नत नोटबुक्स। |
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लागत मॉडल |
सर्वरलेस और प्रोविज़न्ड मॉडलों के लिए पे-एज़-यू-गो। डेटा स्टोरेज और कम्प्यूट का शुल्क अलग-अलग। |
स्टोरेज और कम्प्यूट के लिए पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग; किफायती बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए अनुकूलित। |
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सुरक्षा |
बिल्ट-इन डेटा एन्क्रिप्शन, रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल, और प्राइवेट एंडपॉइंट्स। |
डेटा एन्क्रिप्शन, एक्सेस कंट्रोल्स, और Azure Active Directory (AAD) के साथ इंटीग्रेशन। |
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कोलैबोरेशन |
वर्ज़न कंट्रोल के लिए Azure DevOps और GitHub के साथ एकीकृत। |
GitHub और Databricks Repos के साथ व्यापक सहयोग सुविधाएँ। |
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डेवलपर अनुभव |
Synapse Studio के साथ सरल, जो ड्रैग-एंड-ड्रॉप डेटा पाइपलाइन्स और SQL व Spark पूल्स के साथ इंटीग्रेशन की सुविधा देता है। |
Databricks Workspace के साथ उन्नत, जो एकीकृत नोटबुक्स, डेटा एक्सप्लोरेशन, और सहयोगी सुविधाएँ प्रदान करता है। |
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इंटरऑपरेबिलिटी |
Power BI, Azure ML, और Logic Apps जैसी अन्य Azure सेवाओं के साथ गहरा एकीकरण। |
Azure के साथ एकीकृत, लेकिन मल्टी-क्लाउड वातावरण का भी समर्थन करता है। |
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डेटा गवर्नेंस |
डेटा गवर्नेंस और लिनेएज ट्रैकिंग के लिए Azure Purview के साथ एकीकृत। |
डेटा गवर्नेंस आमतौर पर बाह्य रूप से मैनेज की जाती है, जैसे Azure Purview का उपयोग करके। |
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क्वेरी प्रदर्शन |
स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए उच्च प्रदर्शन, डेडिकेटेड पूल्स में डिस्ट्रीब्यूटेड क्वेरी प्रोसेसिंग के साथ। |
स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए अनुकूलित, विशेष रूप से Spark के साथ बड़े पैमाने की प्रोसेसिंग में। |
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BI टूल्स के लिए समर्थन |
Power BI और अन्य Azure-नेटिव टूल्स के साथ प्रत्यक्ष इंटीग्रेशन। |
Power BI, Tableau, Qlik, और अन्य BI टूल्स के साथ इंटीग्रेट करता है। |
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उपयोग में सरलता |
ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधाओं के साथ उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस, बिजनेस यूज़र्स और डेटा इंजीनियर्स के लिए उपयुक्त। |
अधिक तकनीकी और डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों, और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया। |
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मल्टी-क्लाउड समर्थन |
मुख्यतः Azure-केंद्रित, Azure इकोसिस्टम में गहरे एकीकरण के साथ। |
Azure, AWS, और GCP का समर्थन, जिससे मल्टी-क्लाउड लचीलापन मिलता है। |
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रीयल-टाइम एनालिटिक्स |
इंटीग्रेटेड Azure Stream Analytics के साथ रीयल-टाइम एनालिटिक्स का समर्थन। |
Spark Streaming का उपयोग करते हुए मजबूत रीयल-टाइम एनालिटिक्स क्षमताएँ। |
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AI के साथ एकीकरण |
Azure Cognitive Services और Azure Machine Learning के साथ सहज एकीकरण। |
डीप लर्निंग और AI मॉडल ट्रेनिंग के समर्थन सहित एकीकृत AI/ML टूल्स। |
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अनुपालन और प्रमाणन |
ISO, HIPAA, और GDPR अनुपालन सहित विभिन्न उद्योग मानकों को पूरा करता है। |
विविध उद्योग मानकों को पूरा करता है और GDPR, HIPAA आदि के साथ अनुपालन प्रदान करता है। |
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समुदाय और इकोसिस्टम |
समृद्ध दस्तावेज़ीकरण और सपोर्ट के साथ व्यापक Azure समुदाय। |
मजबूत सामुदायिक समर्थन, विभिन्न प्लगइन्स, टूल्स, और लाइब्रेरी उपलब्ध। |
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परिनियोजन |
पूरी तरह प्रबंधित सेवा, स्वचालित अपडेट्स और मेंटेनेंस के साथ। |
मैनेज्ड सेवा, जिसमें क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन, ऑटो-स्केलिंग, आदि पर नियंत्रण मिलता है। |
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मॉनिटरिंग और प्रबंधन |
Azure Monitor, Synapse Studio, और Log Analytics के माध्यम से एकीकृत मॉनिटरिंग। |
व्यापक मॉनिटरिंग टूल्स, जिनमें Databricks REST API और Azure Monitor के साथ इंटीग्रेशन शामिल है। |
Azure Synapse कब उपयोग करें
Azure Synapse निम्न के लिए पसंदीदा विकल्प है:
- उन उद्यमों के लिए जिन्हें एनालिटिक्स और डेटा वेयरहाउसिंग हेतु एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म चाहिए।
- उन संगठनों के लिए जिनका ध्यान बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर केंद्रित है।
- उन टीमों के लिए जो ETL, डेटा वेयरहाउसिंग, और एनालिटिक्स के साथ ऑल-इन-वन समाधान चाहती हैं।
Databricks कब उपयोग करें
Databricks इन स्थितियों में आदर्श है:
- वे संगठन जिनकी डेटा प्रोसेसिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स की जरूरतें भारी हैं।
- मशीन लर्निंग और AI पर केंद्रित डेटा साइंस टीमें।
- वे कंपनियाँ जिन्हें रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और जटिल डेटा पाइपलाइन्स की आवश्यकता है।
Azure Synapse और Databricks में से चुनाव। napkin.ai के साथ बनाया गया
निष्कर्ष
Azure Synapse और Databricks दोनों ही शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म हैं, जिनकी अनूठी खूबियाँ अलग-अलग संगठनात्मक जरूरतों के अनुरूप हैं।
Azure Synapse उन उद्यमों के लिए प्राथमिक विकल्प है जिन्हें Azure इकोसिस्टम के भीतर एकीकृत डेटा एनालिटिक्स और वेयरहाउसिंग प्लेटफ़ॉर्म चाहिए।
Databricks, अपनी मजबूत बिग डेटा प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, और रीयल-टाइम एनालिटिक्स क्षमताओं के साथ, डेटा-इंटेंसिव संगठनों के लिए बेहतर है जो डेटा साइंस और इंजीनियरिंग पर केंद्रित हैं।
अंततः, आपके विशिष्ट उपयोग मामले, मौजूदा अवसंरचना, और दीर्घकालिक डेटा रणनीति को Azure Synapse और Databricks के बीच आपके चुनाव का मार्गदर्शन करना चाहिए।
अधिक जानकारी के लिए, आप इन संसाधनों के माध्यम से इन प्लेटफ़ॉर्म्स के बारे में और खोज कर सकते हैं:
ये आपको प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझने और यह आकलन करने में मदद करेंगे कि वे आपकी डेटा रणनीति में कैसे फिट हो सकते हैं!
FAQs
Azure Synapse और Databricks के बीच मुख्य अंतर क्या हैं?
Azure Synapse डेटा वेयरहाउसिंग और एनालिटिक्स पर Azure इंटीग्रेशन के साथ केंद्रित है, जबकि Databricks बिग डेटा प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, और रीयल-टाइम एनालिटिक्स में उत्कृष्ट है।
मशीन लर्निंग और AI परियोजनाओं के लिए कौन-सा प्लेटफ़ॉर्म बेहतर है?
उन्नत एनालिटिक्स, सहयोगी नोटबुक्स, और Apache Spark के मजबूत समर्थन के कारण मशीन लर्निंग और AI परियोजनाओं के लिए Databricks बेहतर अनुकूल है।
Azure Synapse अन्य Azure सेवाओं के साथ कैसे एकीकृत होता है?
Azure Synapse, Azure Data Lake Storage और Power BI जैसी सेवाओं के साथ गहराई से एकीकृत है, जो डेटा प्रबंधन, एनालिटिक्स, और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एकीकृत अनुभव प्रदान करता है।
क्या Databricks, Azure Synapse की तुलना में अधिक लचीला है?
हाँ, Databricks अधिक लचीला है और AWS, Google Cloud, तथा Azure सहित कई क्लाउड वातावरणों में परिनियोजन की अनुमति देता है। यह मल्टी-क्लाउड रणनीतियों वाले संगठनों के लिए इसे बहुमुखी विकल्प बनाता है।
Azure Synapse और Databricks के बीच चयन करते समय लागत संबंधी विचार क्या हैं?
सुसंगत वर्कलोड्स के लिए Azure Synapse अधिक पूर्वानुमानित प्राइसिंग प्रदान करता है, जबकि Databricks कम्प्यूट उपयोग के आधार पर शुल्क लेता है, जो उतार-चढ़ाव वाले या गहन डेटा प्रोसेसिंग कार्यों के लिए किफायती हो सकता है।
लीड BI कंसल्टेंट - Power BI प्रमाणित | Azure प्रमाणित | पूर्व-Microsoft | पूर्व-Tableau | पूर्व-Salesforce - लेखक
प्रतिस्पर्धी बने रहने की चाह रखने वाली किसी भी कंपनी के लिए डेटा को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करना, विश्लेषण करना, और उससे इनसाइट्स निकालना जरूरी है, और सही डेटा प्लेटफॉर्म का चयन एक महत्वपूर्ण निर्णय बन जाता है।
Azure इकोसिस्टम के भीतर दो प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म—Azure Synapse Analytics और Databricks—इस क्षेत्र में अग्रणी हैं। इस लेख में, हम प्रत्येक उत्पाद की विशेषताओं, मजबूतियों, और आदर्श उपयोग मामलों का अन्वेषण करेंगे, साथ ही यह भी साझा करेंगे कि कब किसे चुनना बेहतर रहता है।
Azure Synapse क्या है?
Azure Synapse Analytics एक व्यापक एनालिटिक्स सेवा है जो बिग डेटा और डेटा वेयरहाउसिंग को एकीकृत अनुभव में जोड़ती है।
Microsoft के Azure इकोसिस्टम का हिस्सा होने के नाते, इसे उन उद्यमों की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा इंटीग्रेशन, प्रबंधन, और एनालिटिक्स को समेकित करना चाहते हैं।
यदि आप Azure Synapse में नए हैं और शुरुआत करना चाहते हैं, तो DataCamp का Azure Synapse शुरुआती गाइड देखें।
Azure Synapse की विशेषताएं
जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं, Azure Synapse कई तरह की सुविधाएँ प्रदान करता है। यहाँ सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं:
Azure Synapse Analytics इकोसिस्टम। छवि स्रोत: Microsoft
Databricks क्या है?
Databricks एक एकीकृत डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है जो Apache Spark पर आधारित है, और बिग डेटा प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, और AI के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि यह Azure इकोसिस्टम के भीतर भी संचालित होता है, Databricks विशेष रूप से उन संगठनों के लिए उपयुक्त है जिनकी डेटा साइंस और इंजीनियरिंग जरूरतें जटिल हैं।
शुरुआत करने का सबसे अच्छा तरीका DataCamp का Introduction to Databricks कोर्स देखना है।
Databricks की विशेषताएं
एक व्यापक प्लेटफ़ॉर्म होने के नाते, Databricks कई उपयोगी सुविधाएँ प्रदान करता है। यहाँ सबसे प्रमुख विशेषताएं हैं:
Databricks Data Lakehouse आर्किटेक्चर तत्व। छवि स्रोत: Databricks