Master Databricks in 8 Uur
De complete beginnersgids voor het Databricks Lakehouse Platform. Leer Unity Catalog, Delta Lake, Spark en enterprise data governance.
Les 1: Wat is Databricks?
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
# 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:
- Welke ingestion tools gebruik je?
- Hoe organiseer je de data in Unity Catalog?
- Welke compute resources heb je nodig?
- 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?
Vraag 2: Wat doet Unity Catalog in Databricks?
Databricks Carrière Kansen in Nederland
De vraag naar Databricks experts groeit met 200% per jaar in Nederland. Gemiddelde salarissen:
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 NotebooksUnity Catalog Templates
Best practices voor data governance en catalog management.
Download TemplatesJouw Learning Journey
Na deze fundamentals cursus kun je door naar:
- Advanced Databricks Engineering - Delta Lake deep dive, performance tuning
- Databricks for Machine Learning - MLflow, Feature Store, AutoML
- Databricks Administration - Security, Cost Management, Monitoring
- Real-time Streaming - Structured Streaming, Delta Live Tables
Actuele Databricks Vacatures
Bekijk onze Databricks vacatures voor de nieuwste kansen bij top bedrijven in Nederland.