Databricks Fundamentals

Leer het Databricks Lakehouse Platform van beginner tot gevorderde - Unity Catalog, Delta Lake, Spark en meer

Master Databricks in 8 Uur

De complete beginnersgids voor het Databricks Lakehouse Platform. Leer Unity Catalog, Delta Lake, Spark en enterprise data governance.

8+ uur
Video Content
12
Praktijk Oefeningen
Certificaat
Na Voltooiing
100%
Gratis

Les 1: Wat is Databricks?

45 minuten Beginner Inclusief Demo

Het Lakehouse Concept

Databricks is een Lakehouse Platform dat de beste elementen combineert van data lakes en data warehouses:

Key Insight

Traditionele data lakes zijn goedkoop maar hebben beperkte ACID compliance. Data warehouses zijn structured maar duur. Databricks Lakehouse biedt het beste van beide werelden.

Databricks Architecture

Unity Catalog

Unified governance layer voor alle data assets

Delta Lake

ACID transactions op data lake storage

Workspace

Collaborative environment voor teams

Compute

Serverless of provisioned clusters

Databricks vs Traditionele Platforms

Feature Databricks Traditioneel Data Warehouse Data Lake Only
Data Types Structured, semi-structured, unstructured Primarily structured All types (but limited governance)
ACID Compliance ✅ Full ACID via Delta Lake ✅ Full ACID ❌ Limited
Machine Learning ✅ Native MLflow integration ❌ Limited ✅ Possible but complex
Cost $$ (Pay for compute) $$$ (Storage + compute) $ (Storage only)
Time to Insight Minutes Hours to days Days to weeks

Pro Tip: Wanneer Databricks Kiezen?

Kies Databricks wanneer je: (1) Machine Learning nodig hebt naast analytics, (2) Real-time data processing nodig hebt, (3) Met zowel structured als unstructured data werkt, (4) Enterprise governance nodig hebt over je data lake.

Python Voorbeeld: Eerste Verbinding met Databricks

Python - databricks_connect.py

# Installeer eerst: pip install databricks-connect
from databricks import sql
import pandas as pd

def connect_to_databricks(server_hostname, http_path, access_token):
    """
    Maak verbinding met Databricks SQL Endpoint
    
    Parameters:
    - server_hostname: je-databricks-workspace.cloud.databricks.com
    - http_path: /sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id
    - access_token: persoonlijke access token
    """
    connection = sql.connect(
        server_hostname=server_hostname,
        http_path=http_path,
        access_token=access_token
    )
    
    print("✅ Succesvol verbonden met Databricks!")
    return connection

def run_sql_query(connection, query):
    """
    Voer SQL query uit op Databricks
    """
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    
    # Fetch results
    result = cursor.fetchall()
    columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
    
    # Convert to pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(result, columns=columns)
    
    cursor.close()
    return df

# Voorbeeld gebruik
if __name__ == "__main__":
    # Vervang met je eigen credentials
    conn = connect_to_databricks(
        server_hostname="your-workspace.cloud.databricks.com",
        http_path="/sql/1.0/warehouses/abc123",
        access_token="dapi1234567890abcdef"
    )
    
    # Voorbeeld query
    query = """
    SELECT 
        category,
        COUNT(*) as product_count,
        AVG(price) as avg_price,
        SUM(sales) as total_sales
    FROM catalog.schema.products
    WHERE year = 2024
    GROUP BY category
    ORDER BY total_sales DESC
    LIMIT 10
    """
    
    results_df = run_sql_query(conn, query)
    print(results_df.head())
    conn.close()
        

Oefening: Architectuur Diagram

Scenario: Je werkt voor een Nederlandse retailer die overstapt van legacy systemen naar Databricks. Ze hebben:

  • Sales data in PostgreSQL
  • Customer reviews als JSON files
  • Social media feeds (streaming data)
  • ERP system voor inventory

Opdracht: Teken een high-level architectuur hoe je deze data naar Databricks zou brengen. Denk aan:

  1. Welke ingestion tools gebruik je?
  2. Hoe organiseer je de data in Unity Catalog?
  3. Welke compute resources heb je nodig?
  4. Hoe implementeer je data quality checks?

Real-World Case: ING Bank

Uitdaging: ING had data verspreid over 50+ systemen zonder centrale governance. ML modellen duurden weken om te ontwikkelen.

Oplossing met Databricks:

  • Unity Catalog implementatie voor federated governance
  • Delta Lake voor transactionele data quality
  • MLflow voor reproducible machine learning
  • Databricks SQL voor self-service analytics

Resultaat: 70% reductie in time-to-market voor nieuwe ML modellen, centrale data governance, en 40% kostenbesparing.

Quick Knowledge Check

Vraag 1: Wat is het belangrijkste voordeel van Databricks Lakehouse?

A. Combineert data warehouse performance met data lake flexibility
B. Is goedkoper dan alle andere oplossingen
C. Heeft geen SQL support nodig
D. Werkt alleen met structured data

Vraag 2: Wat doet Unity Catalog in Databricks?

A. Optimaliseert compute performance
B. Biedt unified governance over alle data assets
C. Is een machine learning framework
D. Vervangt Delta Lake

Databricks Carrière Kansen in Nederland

De vraag naar Databricks experts groeit met 200% per jaar in Nederland. Gemiddelde salarissen:

€45K - €60K
Junior Databricks Engineer
€60K - €85K
Databricks Engineer
€75K - €100K+
Senior Databricks Architect
€90K - €120K+
Lead Data Engineer

Tip: Certificeringen zoals Databricks Certified Associate Developer verhogen je salaris met 15-25%

Databricks Certificering Pad

Na het voltooien van deze cursus ben je klaar voor:

Associate Developer

Entry-level certificering voor Databricks ontwikkeling

Data Analyst

Focus op SQL en data analyse in Databricks

Machine Learning

Geavanceerde ML op Databricks platform

Databricks Learning Resources

Notebook Templates

Starter notebooks voor data engineering, ML en analytics in Databricks.

Download Notebooks

Unity Catalog Templates

Best practices voor data governance en catalog management.

Download Templates

Sample Datasets

Realistische datasets voor oefeningen met Delta Lake en Spark.

Download Data

NL Databricks Community

Sluit je aan bij de Nederlandse Databricks gebruikers groep.

Word Lid

Jouw Learning Journey

Na deze fundamentals cursus kun je door naar:

Actuele Databricks Vacatures

Bekijk onze Databricks vacatures voor de nieuwste kansen bij top bedrijven in Nederland.