تحديد أحمال عمل Azure Databricks

  • 3 دقائق

يوفر Azure Databricks إمكانات لأحمال العمل المختلفة بما في ذلك التعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة (LLM) وعلوم البيانات وهندسة البيانات وBI وتخزين البيانات ومعالجة الدفق.

هندسة البيانات

يوفر Azure Databricks قدرات لعلماء البيانات والمهندسين الذين يحتاجون إلى التعاون في مهام معالجة البيانات المعقدة. يوفر بيئة متكاملة مع Apache Spark لمعالجة البيانات الضخمة في مستودع البيانات، ويدعم لغات متعددة بما في ذلك Python وR وSc scala وSQL. يسهل النظام الأساسي استكشاف البيانات والتصور وتطوير مسارات البيانات.

رسم تخطيطي لشاشة استيعاب البيانات ومصادر البيانات في Databricks.

التعلم الآلي

يدعم Azure Databricks بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها على نطاق واسع. وهو يتضمن MLflow، وهو نظام أساسي مفتوح المصدر لإدارة دورة حياة التعلم الآلي، بما في ذلك التجريب وقابلية إعادة الإنتاج والنشر. كما أنها تدعم أطر التعلم الآلي المختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn، ما يجعلها متعددة الاستخدامات لمهام التعلم الآلي المختلفة.

رسم تخطيطي لشاشة التعلم الآلي Databricks.

SQL

يمكن لمحللي البيانات الذين يتفاعلون بشكل أساسي مع البيانات من خلال SQL استخدام مستودعات SQL في Azure Databricks. توفر واجهة مستخدم Azure Databricks Workspace محرر SQL مألوفا ولوحات معلومات وأدوات تصور تلقائية لتحليل البيانات وتصورها مباشرة داخل Azure Databricks. يعد حمل العمل هذا مثاليا لتشغيل الاستعلامات المخصصة السريعة وإنشاء تقارير من مجموعات البيانات الكبيرة.

رسم تخطيطي لشاشة DatabricksSQL Editor.

ملحوظة

مستودعات SQL تتطلب المستوى المميز.