Databricks and Superset
Databricks Databricks 是一个基于云的统一数据分析平台,专为大规模数据处理、数据科学、机器学习和数据工程设计。它由 Apache Spark 的创始团队创建,旨在使大规模数据分析更加简单、高效和协作。 主要特点 多用途平台: 支持数据工程、数据科学和数据分析。 提供 ETL(提取、转换、加载)、数据探索、机器学习模型训练和部署等功能。 统一的数据管理: 支持处理结构化和非结构化数据。 与数据湖和数据仓库集成(例如 Delta Lake)。 高效的计算引擎: 使用优化的 Apache Spark 引擎以处理大规模数据。 提供自动化优化和动态分区管理。 协作功能: 提供笔记本(Notebook)环境,支持 Python、R、Scala 和 SQL。 支持团队协作和实时共享工作结果。 多云支持: 可部署在主流云平台上(如 AWS、Azure 和 Google Cloud)。 安全性和可扩展性: 提供数据加密、用户访问控制和审计功能。 应用场景 数据湖分析:用于数据清洗、转换和分析。 机器学习:训练和部署模型。 数据集成:将不同来源的数据集成到统一的平台。 BI 和报表支持:与 BI 工具集成(如 Tableau、Power BI 和 Superset)。 Apache Superset Apache Superset 是一个开源的商业智能(BI)平台,用于交互式数据可视化和仪表盘构建。它提供了一个用户友好的界面,允许用户从各种数据源中提取数据并创建图表和仪表盘。 主要特点 直观的界面: […]