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Databricks s'offre aujourd'hui comme une solution clé pour les entreprises. En effet, ces dernières ont commencé à collecter de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Dès lors, elles ont de plus en plus besoin d'un système unique pour les stocker.
Databricks, qu'est-ce que c'est ?
Databricks est un outil d'ingénierie de données basé sur le cloud. Les entreprises l'utilisent notamment pour traiter, transformer et explorer de grandes quantités de données à travers des modèles d'apprentissage automatique.
Ce sont les créateurs d'Apache Spark qui ont développé Databricks. Il s'agit tout d'abord une plate-forme web. Cependant, c'est également un produit unique rassemblant le stockage et l'analyse. Databricks s'intègre avec les environnements de cloud distribués dont Microsoft Azure, Amazon Web Services et Google Cloud Platform. D'une part, l'exécution d'applications sur des CPU ou GPU y est plus rapide. D'autre part, les entreprises gèrent plus facilement les grandes quantités de données et effectuent des tâches d'apprentissage automatique. Databricks améliore l'innovation et le développement, tout en offrant une meilleure sécurité.
Quelles sont ses caractéristiques ?
Les caractéristiques de Databricks comprennent le langage, la productivité, la flexibilité, la source de données et les intégrations.
Le langage
Databricks fournit une interface de bloc-notes qui prend en charge plusieurs langages de codage dans le même environnement. Les utilisateurs disposent de Python, R, Scala ou SQL.
La productivité
C'est une plateforme d'analyse interactive. Celle-ci fournit un environnement collaboratif avec un espace de travail commun pour les data scientists, les ingénieurs et les analystes métier. Ces derniers ont l'opportunité de collaborer sur des blocs-notes, des expériences, des modèles, des données, des bibliothèques et des tâches. La collaboration apporte non seulement des idées novatrices, mais permet également aux autres d'introduire des changements fréquents. En parallèle, les processus de développement se retrouvent accélérés.
Par ailleurs, Databricks gère les modifications récentes avec un outil de contrôle de version intégré qui réduit l'effort de recherche des modifications récentes.
La flexibilité
Apache Spark a construit Databricks. Il fournit donc des tâches Spark évolutives dans le domaine de la science des données. Il est flexible pour les travaux à petite échelle tels que le développement ou les tests. Néanmoins, il l'est aussi pour l'exécution de travaux à grande échelle tels que le traitement du Big Data. Si un cluster est inactif pendant une durée spécifiée (non utilisé), il arrête le cluster pour rester hautement disponible.
La source de données
Databricks se connecte à de nombreuses sources de données pour effectuer des analyses de données volumineuses illimitées. Il peut lire et écrire des données depuis et vers divers formats. Outre AWS, Azure et Google Cloud, il se connecte également aux serveurs SQL sur site, CSV et JSON, XML, Parquet, Delta Lake. La plate-forme étend la connectivité à MongoDB, aux fichiers Avro et d'autres encores.
Les intégrations
Pour les outils de développement, Databricks prend en charge divers équipements. Ce sont IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code et autres.
Notons que Databricks a aussi validé des intégrations avec des solutions tierces telles que Power BI, Tableau. Ceci encourage quelques scénarios à savoir la préparation et la transformation des données, l'ingestion de données, la Business Intelligence (BI) ou l'apprentissage automatique.
Les principes de base de la plate-forme Databricks
Les organisations collectent de grandes quantités de données dans des entrepôts de données ou des lacs de données. Selon les besoins, les données sont souvent déplacées entre eux à une fréquence élevée, ce qui est compliqué, coûteux et non collaboratif. Toutefois, Databricks simplifie le Big Data Analytics en y incorporant une architecture LakeHouse. Cette dernière fournit des capacités d'entreposage de données à un lac de données. Il élimine, par conséquent, les silos de données indésirables créés lors de l'envoi de données. Il fournit, par la même occasion, une source unique de données en tirant parti de l'architecture LakeHouse.
Entrepôt de données
Les entrepôts de données ont été conçus pour rassembler les diverses sources de données de l'organisation.
Lacs de données
Les lacs de données permettent de stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées dans leurs formats bruts.
Data Lakehouse
Le Data Lakehouse de Databricks est très avantageux. Premièrement, il dispose de couches de métadonnées pour les lacs de données. C'est un moyen de suivi des versions de table, des descriptions des données et l'application de leurs normes de validation.
Deuxièmement, il offre de nouvelles conceptions de moteurs de requêtes. Il permet une exécution SQL hautes performances sur des lacs de données, par exemple Apache Spark. Et troisièmement, Databricks rend optimal l'accès aux outils de science des données et d'apprentissage automatique. Or, cela rend les données traitées disponibles dans des formats de données ouverts adaptés au ML.
Databricks se trouve au-dessus de votre lac de données existant, il peut également se connecter à une variété d'offres de stockage cloud populaires telles qu'AWS S3 et Google Cloud Storage.
Les couches d'architecture de la plateforme
Comprendre l'architecture Databricks permet de savoir plus clairement ce que c'est.
Delta Lake
Delta Lake est une couche de stockage qui maximise la fiabilité lacs de données. Il s'exécute au- dessus du lac de données existant et est entièrement compatible avec les API Apache Spark. Delta Lake intègre le traitement de données en continu et par lots. De plus, cette couche de Databricks fournit des transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) et une gestion évolutive des métadonnées.
Delta Engine
Le Delta Engine est un moteur de requête optimisé pour traiter efficacement les données stockées dans le Delta Lake. Il dispose également d'autres outils intégrés qui prennent en charge la science des données, les rapports BI et MLOps.
Tous ces composants sont intégrés en un seul et sont accessibles à partir d'une seule interface utilisateur (UI) « Espace de travail ».
En quoi Databricks est-il important ?
Databricks réunit 4 outils open source qui fournit le service nécessaire sur le cloud.
On citera en premier lieu le cloud natif. Il fonctionne très bien sur n'importe quel fournisseur de cloud de premier plan. Il y a ensuite le stockage de données. Comme son appellation l'indique, celui-ci conserve une large gamme de données. Quant à la gouvernance et gestion, il s'occupe des contrôles de sécurité et gouvernance intégrés. En dernier lieu, on soulignera les outils de science des données. Ce sont des éléments de données prêts pour la production, de l'ingénierie à la BI, l'IA et le ML.
Focus sur la mise en route de Databrick
Les étapes de configuration de Databricks sont résumées en 7. Généralement, Databricks propose un essai gratuit de 14 jours.
La première phase est de rechercher « Databricks » sur Google Cloud Platform Marketplace. S'y inscrire pour bénéficier de l'essai gratuit.
Après avoir démarré l'abonnement d'essai, un lien sera reçu à partir de l'élément de menu Databricks dans Google Cloud Platform. C'est la deuxième étape. Il s'agit de gérer la configuration sur la page de gestion des comptes hébergés Databricks.
L'étape suivante est la création d'un espace de travail. C'est l'environnement dans Databricks pour accéder aux actifs. Cette étape requiert une application Web externe qui sera le plan de contrôle. On passe ensuite à la quatrième étape. Cette création exige trois clusters Kubernetes de nœuds dans le projet Google Cloud Platform.
Elle utilise GKE pour héberger le runtime Databricks, qui est le plan de données. Les données résident toujours dans le plan de données (propres sources de données), et non dans le plan de contrôle. Cette distinction est alors importante. Ensuite, pour la cinquième étape, on dispose de trois choix. La création d'une table dans le Delta Lake s'effectue soit en téléchargeant un fichier, soit en se connectant à des sources de données prises en charge, soit en utilisant une intégration partenaire.
La sixième étape consiste ensuite à analyser les données. Pour cela, il faut créer un Cluster Databricks. C'est une combinaison de ressources de calcul et de configurations où des travaux et des notebooks s'exécutent. On peut citer en guise d'exemples Streaming Analytics, ETL Pipelines, Machine Learning et Ad-hoc analytics.
Quant à la septième et dernière étape, ce runtime du cluster est basé sur Apache Spark dans ces databricks. La plupart des outils de Databricks sont basés sur des technologies et des bibliothèques open source telles que Delta Lake et MLflow.
Quels sont les avantages de Databricks ?
Databricks fournit une plateforme d'analyse de données unifiée pour les ingénieurs de données, les scientifiques de données, les analystes de données et les analystes commerciaux. Il offre une grande flexibilité sur différents écosystèmes – AWS, GCP, Azure.
Par ailleurs, la fiabilité et l'évolutivité des données via Delta Lake sont assurées dans Databricks.
Il prend en charge les frameworks (sci-kit-learn, TensorFlow, Keras), les bibliothèques (matplotlib, pandas, NumPy), les langages de script (par exemple, R, Python, Scala ou SQL), les outils et les IDE (JupyterLab, RStudio).
En outre, à l'aide de MLFLOW, on peut utiliser AutoML et la gestion du cycle de vie des modèles. Databricks possède des visualisations intégrées de base. Il a aussi une intégration Github et bitbucket. Par ailleurs, le réglage des hyperparamètres est possible avec le support de HYPEROPT.
Il convient de dire que Databricks est 10 fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple, mais il est également très facile à utiliser.
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