Databricks-adatelemzés
A Databricks adatmérnöki funkciói robusztus környezetet biztosítanak az adattudósok, az adatszakértők és az adatelemzők közötti együttműködéshez. Az adatmérnöki feladatok a Databricks gépi tanulási megoldásainak gerincét is képezik.
Feljegyzés
Ha Ön adatelemző, aki elsősorban SQL-lekérdezésekkel és BI-eszközökkel dolgozik, akkor érdemes lehet a Databricks SQL-t előnyben részesíteni.
Név | Ezt akkor használja, ha... |
---|---|
Delta Live Tables | Megtudhatja, hogyan hozhat létre adatfolyamatokat a Databricks Delta Live Tables használatával való betöltéshez és átalakításhoz. |
Strukturált streamelés | Ismerje meg a Databricks strukturált streamelése által működtetett streamelési, növekményes és valós idejű számítási feladatokat. |
Apache Spark | Ismerje meg, hogyan működik az Apache Spark a Databricksen és a Databricks platformon. |
Számítás | Ismerje meg a Databricks-fürtöket, valamint azok létrehozását és kezelését. |
Jegyzetfüzetek | Megtudhatja, hogy mi az a Databricks-jegyzetfüzet, és hogyan használhatja és kezelheti a jegyzetfüzeteket az adatok feldolgozásához, elemzéséhez és vizualizációjához. |
Munkafolyamatok | Megtudhatja, hogyan vezényelheti az adatfeldolgozási, gépi tanulási és adatelemzési munkafolyamatokat a Databricks platformon. |
Kódtárak | Megtudhatja, hogyan teheti elérhetővé a harmadik féltől származó vagy egyéni kódot a Databricksben kódtárak használatával. Ismerje meg a kódtárak Databricksre való telepítésének különböző módjait. |
Git-mappák | Megtudhatja, hogyan használhatja a Gitet a jegyzetfüzetek és más fájlok verziókövetésére a Databricksben való fejlesztéshez. |
DBFS | Tudnivalók a Databricks-munkaterületre csatlakoztatott, Databricks-fürtökön elérhető Elosztott fájlrendszerről (DBFS) |
Fájlok | További információ a Databricks fájljaival való munka lehetőségeiről. |
Migrálás | Megtudhatja, hogyan migrálhatja az adatalkalmazásokat, például az ETL-feladatokat, a vállalati adattárházakat, az ML-t, az adatelemzést és az elemzéseket a Databricksbe. |
Optimalizálás és teljesítmény | További információ a Databricks optimalizálásairól és teljesítményjavaslatairól. |
Visszajelzés
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ:Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: