Databricks voor Beginners: Complete Gids 2025
Complete beginnersgids voor Databricks. Leer hoe je als MKB of data engineer snel waarde haalt uit Databricks met praktische voorbeelden en code.
Zoek je Databricks experts?
Vind gespecialiseerde Data Engineers voor Databricks implementaties en data platform projecten
Inhoudsopgave
1. Wat is Databricks?
Databricks is een cloud-gebaseerd data analytics platform dat is gebouwd rond Apache Spark. Het combineert de beste features van data warehouses en data lakes in één platform - het zogenaamde Lakehouse.
Eenvoudige uitleg
Stel je voor: je hebt data in Excel, databases, en cloud storage. Met Databricks kun je al deze data samenbrengen, transformeren en analyseren op een schaalbare manier - zonder complexe infrastructuur te beheren.
De kerncomponenten van Databricks:
Apache Spark
De razendsnelle engine voor dataverwerking. Kan petabytes aan data verwerken terwijl je koffie drinkt.
Delta Lake
Zorgt voor betrouwbaarheid en kwaliteit van je data. Denk aan versiebeheer en ACID transacties.
Notebooks
Interactieve werkomgeving waar je code (Python, SQL, R) kunt schrijven en direct resultaten ziet.
SQL Analytics
Krachtige SQL-interface voor business analysts om direct met data te werken.
2. Waarom Databricks gebruiken?
Veel MKB'ers en startende data engineers vragen zich af: "Heb ik echt Databricks nodig?" Laten we dit vergelijken:
| Scenario | Traditionele aanpak | Met Databricks |
|---|---|---|
| Data volume groeit | Excel crasht, lokale server loopt vast | Schalen naar terabytes zonder problemen |
| Team samenwerking | Versieconflicten, verschillende tools | Centrale workspace, real-time samenwerking |
| Complexe analyses | Maanden ontwikkelen, handmatige workflows | Automatische pipelines, machine learning integratie |
| Kostenbeheer | Hoge vaste kosten, onderbenutte resources | Pay-per-use, automatisch schalen |
Voor wie is Databricks perfect?
- MKB met groeiende data behoeften: Van Excel naar professionele dataplatforms
- Startende data engineers: Leer moderne data engineering zonder complexe infrastructuur
- Data scientists: Machine learning modellen op grote datasets
- Business intelligence teams: Real-time dashboards en rapportages
Team nodig voor Databricks implementatie?
Vind ervaren Data Engineers gespecialiseerd in Databricks en data platformen
3. Je eerste stappen in Databricks
Stap 1: Account aanmaken
Start met de gratis Community Edition op databricks.com/try-databricks. Perfect om te leren zonder kosten.
Stap 2: Workspace verkennen
Na login kom je in je workspace. Dit is je centrale werkomgeving met:
- Notebooks: Voor interactieve data analyse
- Clusters: Je rekenkracht (virtuele machines)
- Jobs: Geplande taken en workflows
Stap 3: Eerste notebook maken
Klik op "Create" → "Notebook". Kies Python als taal en start een klein cluster.
# Je eerste Databricks notebook
# Laat een dataset inlezen en basisstatistieken tonen
from pyspark.sql import SparkSession
# Spark session starten
spark = SparkSession.builder.appName("BeginnersGids").getOrCreate()
# Voorbeeld data maken
data = [("Jan", 25, "Amsterdam"),
("Piet", 30, "Rotterdam"),
("Klaas", 35, "Utrecht")]
columns = ["Naam", "Leeftijd", "Stad"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# Data tonen
display(df)
# Basis statistieken
df.describe().show()4. Notebooks, Clusters en Jobs
Notebooks: Waar de magie gebeurt
Notebooks zijn interactieve documenten waar je code kunt schrijven en direct resultaten ziet. Je kunt werken met:
Python
Met PySpark voor data engineering en machine learning
SQL
Voor data analyse en transformaties
R
Voor statistische analyses
Scala
Voor high-performance Spark applicaties
Clusters: Jouw rekenkracht
Een cluster is een set virtuele machines die je code uitvoert. Er zijn twee soorten:
- All-purpose clusters: Voor interactief werken in notebooks (duurder)
- Job clusters: Voor geplande taken (goedkoper, start automatisch)
Tip voor beginners: Start met een klein cluster (2-4 workers) en schaal later op.
5. Delta Lake: De game-changer
"Delta Lake brengt betrouwbaarheid en kwaliteit naar data lakes, wat voorheen alleen mogelijk was in dure data warehouses."
Delta Lake is misschien wel het belangrijkste onderdeel van Databricks. Het lost de grootste problemen van traditionele data lakes op:
Time Travel
Ga terug in de tijd en bekijk hoe je data er gisteren, vorige week of vorige maand uitzag.
ACID Transacties
Zorgt dat je data altijd consistent is, zelfs als meerdere mensen tegelijk schrijven.
Schema Enforcement
Voorkomt dat er foute data in je systeem komt door datatype validatie.
Delta Lake in actie
# Data opslaan als Delta table
df.write \
.format("delta") \
.mode("overwrite") \
.save("/delta/klanten")
# Time Travel: data van gisteren bekijken
df_gisteren = spark.read.format("delta") \
.option("timestampAsOf", "2024-01-01") \
.load("/delta/klanten")
# Updates uitvoeren (UPDATE in data lakes!)
from delta.tables import DeltaTable
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/delta/klanten")
deltaTable.update(
condition = "status = 'inactief'",
set = { "laatste_activiteit": "2024-01-01" }
)Klaar voor Databricks implementatie?
Vind de juiste experts of plaats je Data Engineering vacature
6. Praktijkvoorbeeld: Complete ETL Pipeline
Laten we een complete data pipeline bouwen in Databricks:
Stap 1: Data extraheren
# Data inlezen van verschillende bronnen
# Van cloud storage (Azure Blob, AWS S3)
df = spark.read.csv("s3a://mijn-bucket/klanten.csv",
header=True,
inferSchema=True)
# Of van een database
df = spark.read \
.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:sqlserver://server.database.windows.net") \
.option("dbtable", "Klanten") \
.option("user", "gebruiker") \
.option("password", "wachtwoord") \
.load()Stap 2: Data transformeren
from pyspark.sql.functions import col, when, datediff, current_date
# Data transformaties
transformed_df = df \
.withColumn("LeeftijdsCategorie",
when(col("Leeftijd") < 30, "Jong")
.when(col("Leeftijd").between(30, 50), "Middel")
.otherwise("Ouder")) \
.withColumn("KlantSindsJaren",
datediff(current_date(), col("LidSinds")) / 365) \
.filter(col("Actief") == True) \
.dropDuplicates(["Email"]) # Dubbele emails verwijderenStap 3: Data opslaan
# Opslaan als Delta table (het beste formaat voor Databricks)
transformed_df.write \
.format("delta") \
.mode("overwrite") \
.save("/delta/klanten_verwerkt")
# Of als tabel registreren voor SQL queries
transformed_df.write \
.format("delta") \
.mode("overwrite") \
.saveAsTable("klanten_verwerkt")Stap 4: Pipeline automatiseren
# Maak een notebook aan met je volledige pipeline
# Ga naar Workflows -> Jobs -> Create Job
# Configureer:
# - Naam: "Dagelijkse Klant Pipeline"
# - Type: Notebook
# - Schedule: Dagelijks om 02:00
# - Cluster: Job cluster (goedkoper)
# - Parameters: eventuele variabelen7. Kostenbeheer en best practices
Kostenstructuur begrijpen
Databricks kosten bestaan uit drie delen:
- DBU's (Databricks Units): Voor het gebruik van de Databricks software
- Cloud VM's: Voor de onderliggende rekenkracht
- Cloud storage: Voor het opslaan van je data
Gemiddeld voor MKB: €500-€2000 per maand voor een volledig dataplatform.
10 Kostentips voor beginners
| Tip | Besparing | Implementatie |
|---|---|---|
| Clusters altijd stoppen | 70% kostenbesparing | Zet auto-termination in (na 30 min) |
| Gebruik job clusters | 40% goedkoper | Voor geplande taken ipv all-purpose |
| Data comprimeren | 60-80% storage besparing | Gebruik Parquet/Delta met snappy |
| Monitor kosten dagelijks | Voorkom verrassingen | Gebruik ingebouwde kosten dashboard |
Best Practices voor beginners
- ✅ Gebruik Delta Lake voor alle data - niet CSV/JSON in productie
- ✅ Partitioneer grote tabellen op datum voor betere performance
- ✅ Gebruik notebook parameters voor flexibiliteit
- ✅ Test lokaal met kleine datasets voor productie
- ✅ Monitor je jobs met alerts en notificaties
- ❌ Vermijd hardcoded paden en waarden
- ❌ Start niet met grote clusters - begin klein en schaal op
Start met Databricks vandaag!
Vind gespecialiseerde Data Engineers of plaats je vacature