Databricks Fundamentals
Leer het moderne data platform voor analytics en AI in 3 modules
Cursus Modules
Module 1: Wat is Databricks?
Leerdoelen
Na deze module begrijp je:
- Wat Databricks is en waarom het belangrijk is
- De belangrijkste componenten van het Databricks platform
- Het verschil tussen Databricks en traditionele data platformen
- De voordelen van Databricks voor data engineering en AI
1.1 Introductie tot Databricks
Databricks is een cloud-gebaseerd data analytics platform dat is opgericht door de makers van Apache Spark. Het biedt een geïntegreerde workspace voor data engineering, data science, machine learning en analytics.
Het platform is gebouwd om organisaties te helpen bij het opzetten van een moderne Lakehouse architectuur, waarbij de beste eigenschappen van data warehouses en data lakes worden gecombineerd.
Belangrijk
Databricks is geen traditionele database, maar een compleet platform voor data workloads in de cloud. Het draait op alle grote cloud providers: AWS, Azure en Google Cloud.
1.2 Belangrijkste Componenten
Databricks bestaat uit verschillende kerncomponenten:
- Databricks Workspace: De web-based interface waar je notebooks, dashboards en data kunt beheren
- Databricks Runtime: De geoptimaliseerde versie van Apache Spark die standaard geïnstalleerd is
- Delta Lake: Een open-source storage layer die transacties, data kwaliteit en schaalbaarheid toevoegt aan data lakes
- MLflow: Een platform voor het beheren van de complete machine learning lifecycle
- Unity Catalog: Een geünificeerde governance oplossing voor data en AI
1.3 Waarom Databricks?
Organisaties kiezen voor Databricks om verschillende redenen:
- Schaalbaarheid: Automatisch schalen met je data workloads
- Eenvoud: Volledig beheerde service, geen infrastructuur beheer nodig
- Snelheid: Optimized Apache Spark voor snellere data processing
- Open Source: Gebaseerd op open standaarden zoals Apache Spark, Delta Lake en MLflow
- AI & Data Science: Geïntegreerde tools voor machine learning en data science
Veelgemaakte fout
Veel beginners denken dat Databricks alleen voor data engineering is. In werkelijkheid is het een multi-functional platform dat ook uitstekend is voor data science, machine learning en business intelligence.
1.4 Use Cases
Databricks wordt gebruikt voor diverse use cases:
- Data Engineering: ETL/ELT pipelines bouwen en beheren
- Data Warehousing: Moderne data warehouse oplossingen met Delta Lake
- Machine Learning: End-to-end ML workflows van experiment tot productie
- Real-time Analytics: Streaming data processing en analytics
- Business Intelligence: Data voorbereiden voor BI tools zoals Power BI en Tableau
1.5 Samenvatting
In deze module hebben we geleerd:
- Databricks is een cloud-gebaseerd platform voor data engineering, data science en analytics
- Het combineert de beste eigenschappen van data lakes en data warehouses in een Lakehouse architectuur
- Belangrijke componenten zijn Workspace, Runtime, Delta Lake en MLflow
- Het platform is schaalbaar, eenvoudig te gebruiken en gebaseerd op open source technologie
- Gebruikscases variëren van data engineering tot machine learning en real-time analytics