Databricks là gì? Bước ngoặt của Big Data!

Trong thế giới công nghệ thông tin phát triển không ngừng, việc quản lý và phân tích big data đã trở thành một trong những thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp. Để giải quyết vấn đề này, nhiều công cụ và nền tảng đã được phát triển, trong đó có Databricks.

Vậy, Databricks là gì và tại sao nó lại trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc xử lý big data? Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về Databricks, giúp bạn hiểu rõ vì sao nó được nhiều doanh nghiệp ưa chuộng hiện nay.

Databricks là gì?

Databricks là một giải pháp toàn diện dựa trên đám mây, và duy nhất có thể xử lý mọi yêu cầu về quản lý và phân tích dữ liệu. Hiểu đơn giản là tất cả nhóm dữ liệu của bạn được cộng tác trên đó. Ngoài ra, với khả năng xử lý dữ liệu ở quy mô lớn – Databricks không những mang lại hiệu suất cao mà còn đảm bảo tính hiệu quả về chi phí.

Được hỗ trợ trên trên các dịch vụ đám mây hàng đầu như Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) và Google Cloud – Databricks cung cấp sự linh hoạt tối đa, cho phép doanh nghiệp dễ dàng tích hợp và mở rộng trên nền tảng đám mây sẵn có hoặc thậm chí kết hợp nhiều dịch vụ đám mây, đáp ứng nhu cầu đa dạng của các tổ chức.

Các thành phần của Databricks

1. Databases and tables

Databricks cung cấp khả năng tạo và quản lý cơ sở dữ liệu và bảng dễ dàng, mang lại trải nghiệm quen thuộc cho những người đã từng làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ.
Đặc biệt, bảng trong Databricks được cấu trúc tương tự như DataFrame – với các cột và kiểu dữ liệu xác định, cho phép thực hiện các hoạt động dữ liệu linh hoạt.

Bảng được tạo từ các tệp lưu trữ, và bất kỳ thay đổi nào với tệp này đều sẽ phản ánh trên bảng, giúp người dùng quản lý dữ liệu đơn giản và hiệu quả hơn.

2. Libraries

Trong quá trình phát triển dự án dữ liệu, việc sử dụng các thư viện từ bên thứ ba là rất cần cần thiết. Những thư viện này có thể được cài đặt trực tiếp trên cụm Spark và hỗ trợ một loạt ngôn ngữ lập trình mà Spark tương thích.

Khi đã được cài đặt, chúng sẵn sàng để sử dụng trong các notebook, giúp tăng cường khả năng của dự án mà không cần phải viết lại mã từ đầu.

Các thư viện bên thứ ba có thể được cấu hình để có phạm vi hoạt động ở cấp độ cụm, nghĩa là chúng chỉ khả dụng trong bối cảnh của cụm đó. Ngoài ra, bạn có thể cài đặt và quản lý phạm vi của thư viện tại cấp notebook.

3. Jobs

Tính năng Jobs cho phép thực thi các notebook hoặc tệp JAR bên ngoài trên cụm Spark một cách linh hoạt và hiệu quả. Jobs có thể được kích hoạt tức thì hoặc theo lịch trình đã định sẵn – đáp ứng mọi nhu cầu đa dạng của người dùng.

Jobs có khả năng chạy trên cụm công việc (job clusters) để khởi tạo và kết thúc đồng thời với công việc, nhằm tối ưu hóa nguồn lực. Trường hợp đang chạy một cụm tương tác, bạn có thể chạy Jobs trên đó.

Một điểm nổi bật của Jobs là khả năng cung cấp cấu hình cụm linh hoạt, cho phép điều chỉnh kích thước cụm phù hợp với quy mô công việc, từ những công việc nhỏ đến các nhiệm vụ đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn.

Cùng với đó, các tính năng theo dõi trực tiếp, thử lại tự động khi gặp lỗi và hệ thống cảnh báo cho phép người dùng kiểm soát chặt chẽ và phản ứng nhanh chóng với mọi vấn đề phát sinh.

4. Notebook

Notebook cho phép viết và phát triển mã nguồn mở. Đặc biệt Databricks hỗ trợ đa ngôn ngữ (Python, SQL, Scala, R, và Java) trong một môi trường thống nhất – tạo điều kiện cho việc viết mã và biến đổi dữ liệu trở nên linh hoạt. Đồng thời, cho phép kết hợp logic biến đổi bằng SQL hoặc Python và trích xuất dữ liệu bằng Scala hoặc Python trong cùng một bản ghi chép.

Notebook còn cho phép tạo ra các quy trình làm việc xuyên suốt bằng liên kết giữa các notebook. Bạn có thể sử dụng cụm tương tác để thực hiện các truy vấn và chạy notebook một cách linh hoạt, hỗ trợ tích hợp các công cụ trực quan hóa dữ liệu.

5. Workspace

Workspace là nơi để bạn quản lý tất cả tài nguyên và dữ liệu theo định dạng thư mục, chẳng hạn như: bảng điều khiển trực quan, các thư viện khác nhau, các notebook hay thử nghiệm ML.

Một điểm nổi bật của Workspace là khả năng kiểm soát truy cập, cho phép mỗi người dùng trong cùng một không gian làm việc được phân quyền theo nhu cầu riêng.

Hơn nữa, Databricks Workspace được tích hợp với các giải pháp quản lý phiên bản hàng đầu như GitHub, Bitbucket và Azure DevOps, đem lại khả năng quản lý dự án linh hoạt và đạt hiệu quả cao.

6. Cluster

Trong kiến trúc của Spark và Database, Cluster là thành phần quan trọng nhất để thực thi dữ liệu với tốc độ cao – thông qua sự phối hợp giữa các nút worker và nút driver trong một cụm Spark.

Các nút worker đảm nhận việc xử lý dữ liệu, trong khi nút driver phụ trách phân phối nhiệm vụ và điều phối công việc. Việc xử lý dữ liệu được thực hiện song song giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu khi số lượng nút worker tăng lên.

Ngoài ra, Databricks có hai loại cụm được thiết kế để đáp ứng nhu cầu sử dụng khác nhau gồm:

Cụm tương tác, hỗ trợ nhiều người dùng trong việc phân tích và khám phá dữ liệu một cách linh hoạt.
Cụm công việc, tối ưu hóa cho việc thực thi các công việc nhanh chóng và tự động.

Các tính năng nổi bật của Databricks là gì?

Databricks cung cấp một nền tảng đám mây toàn diện, giúp tối ưu hóa việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Dưới đây là 6 tính năng nổi bật của Databricks:

1. Databricks Production

Bạn có thể tổ chức một quy trình làm việc hoàn chỉnh bằng cách sắp xếp các notebook. Những quy trình này được triển khai như các công việc Spark và sử dụng lịch công việc.

Qua đó, bạn có thể theo dõi và kiểm soát chúng, từ việc kiểm tra nhật ký và thiết lập cảnh báo linh hoạt. Ngoài việc tương tác với dữ liệu, bạn cũng có thể chuyển chúng vào môi trường sản xuất để tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất.

2. Interactive workspace (Môi trường làm việc hợp tác)

Trong môi trường này, bạn có thể khám phá, tương tác và phân tích dữ liệu một cách linh hoạt. Tương tự như làm việc trên một tệp Excel, bạn có thể áp dụng công thức và xem kết quả ngay lập tức. Ngoài ra, bạn cũng có thể thực hiện các phép tính phức tạp và xem kết quả ngay trong không gian làm việc.

Interactive workspace cho phép nhiều người viết mã trong cùng một notebook. Đồng thời họ có thể theo dõi thay đổi của các mã và di chuyển chúng vào quản lý mã nguồn sau khi hoàn thành. Các tập dữ liệu đã được xử lý sẽ được tổ chức trong bảng điều khiển, để giám sát hệ thống hoặc phục vụ cho người dùng cuối.

3. Databricks Workspace

Trong Databricks Workspace được tạo ra 2 phần riêng biệt gồm:

Không gian làm việc tương tác, được thiết kế để thao tác và thử nghiệm các công việc.
Databricks Production, được sử dụng để chạy và quản lý các công việc Spark trong môi trường sản xuất

Đây là 2 phần cốt lõi của nền tảng Databricks, mang lại sự linh hoạt và hiệu suất cho các dự án phân tích dữ liệu

4. Tự động hóa các tác vụ

Thực thi các tác vụ và Tự động hóa là yếu tố quan trọng trong việc xử lý dữ liệu, giúp tránh lỗi con người và giảm thiểu thời gian triển khai.

Sau quá trình khám phá và xây dựng đường ống dữ liệu, tính năng này sẽ tự động thực hiện kế hoạch theo yêu cầu của người dùng, bằng cách lên lịch tự động thực thi

5. Bảo mật tích hợp

Bảo mật là một phần không thể thiếu của mọi công cụ liên quan đến dữ liệu. Databricks cung cấp sẵn tính năng kiểm soát truy cập và bảo mật cấp doanh nghiệp, tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật hệ thống cao. Điều này giúp bạn triển khai ứng dụng của mình một cách an toàn trên nền tảng Databricks.

6. Quản lý Cơ sở hạ tầng

Ngoài các tính năng thông thường của Spark, Databricks cung cấp một loạt tính năng quản lý hạ tầng giúp đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý cụm.

Thay vì phải tốn nhiều thời gian để thiết lập và duy trì một cụm Spark, Databricks cho phép bạn khởi chạy môi trường Spark nhanh chóng chỉ với vài cú nhấp chuột. Hơn nữa, khi cài đặt Spark sẽ giúp bạn xử lý các vấn đề về khả năng mở rộng/nâng cấp, lỗi phần cứng vật lý…

Kiến trúc của Databricks

Có nhiều phương pháp để triển khai Databricks, nhưng hai cách phổ biến nhất là sử dụng mẫu ARM (Trình quản lý tài nguyên Azure) và Databricks CLI (Giao diện dòng lệnh), hoặc sử dụng Terraform.

Mẫu ARM cung cấp và cấu hình tài nguyên Azure.
Databricks CLI quản lý không gian làm việc của Databricks.
Terraform cung cấp khả năng quản lý cơ sở hạ tầng đám mây thông qua mã.

Tông qua đó, bạn có thể lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với nhu cầu của mình để triển khai và quản lý Databricks.

Tại sao Databricks lại phổ biến?

Trong môi trường kinh doanh ngày nay, dữ liệu lớn đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Do đó, nhu cầu về các nền tảng mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu này đang tăng cao. Databricks là một trong những giải pháp hàng đầu trong lĩnh vực này.

Databricks là một nền tảng đám mây được tối ưu hóa cho việc phân tích dữ liệu lớn, được xây dựng trên cơ sở của Apache Spark – công cụ mạnh mẽ nhất hiện nay.

Với khả năng mở rộng linh hoạt, Databricks có thể giúp bạn:

Xử lý các tập dữ liệu lớn một cách dễ dàng.
Sử dụng điện toán phân tán và giao diện thân thiện với người dùng.
Tính năng đầy đủ và đơn giản, tạo điều kiện thuận lợi cho cả những người mới bắt đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn

Với sự kết hợp hoàn hảo giữa hiệu suất cao, tính mở rộng linh hoạt và tiết kiệm chi phí -Databricks không chỉ đơn thuần là một công cụ phân tích dữ liệu lớn, mà còn là một người bạn đồng hành đáng tin cậy của các doanh nghiệp trên khắp thế giới.

Đừng quên theo dõi trang blog của Renova Cloud để cập nhật thêm nhiều kiến thức hữu ích nhé!