就在本周一，大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资，对公司的估值为280亿美元。作为同类公司，之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧，此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注？正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到，“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章，他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。 以下为原文： 实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入
Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长，已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目，HDFS位列第二，其代码变动次数（commits）和行数仅仅有Spark的一半： 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出，Spark提供了一个稳定的API，开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商，包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：delta、Apache Iceberg和Apache Hudi。其中，由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。Apache Hudi是由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的fast upsert/delete以及compaction等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点，加上项目各成员积极地社区建设，包括技术细节分享、国内社区推广等等，也在逐步地吸引潜在用户的目光。Apache Iceberg目前看则会显得相对平庸一些，简单说社区关注度暂时比不上delta，功能也不如Hudi丰富，但却是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。Apache Hudi 是由 Uber 的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的 fast upsert/delete 以及 compaction 等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点，加上项目各成员积极地社区建设，包括技术细节分享、国内社区推广等等，也在逐步地吸引潜在用户的目光。Apache Iceberg 目前看则会显得相对平庸一些，简单说社区关注度暂时比不上 Delta，功能也不如 Hudi 丰富，但却是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖（data lakes）带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/，代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。
Spark开发了一个丰富的生态系统，包括le 官方和第三方工具。 我们来看看5个以不同方式加强了Spark的第三方项目。
最近体验了一下dbt这个产品，该产品在2022年2月份以42亿美元的估值筹集了2.22亿美元的D轮融资，Snowflake Inc.、Databricks Inc.、Alphabet Inc. 的GV基金和Salesforce.com Inc.的风险投资部门都参与了这一轮融资。想研究一下该产品的用户体验，使用，以及操作流程，有哪些功能。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。以下是一种通用的流程指导，适用于Azure Machine Learning服务：
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？
导读：Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台，用于简化增量数据处理和数据管道开发，该平台可以有效地管理业务需求，例如数据生命周期，并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
目前国内数据库产品百花齐放，创业者们身在时代机遇里满怀热情，想要有一番作为。看清客户需求，找准自己的定位非常重要。
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
AI 前线导读：2018 年接近尾声，AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
十年的轮回，正如大数据的发展一般，它既是一个轮回的结束，也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展，从无到有，崛起为最具爆炸性的技术领域之一，逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而，在这个时刻，我们不禁要问：当前的大数据架构是否已经趋于完美？2023 年，伴随着人工智能的跃变式爆发，数据平台将如何演进，以适应未来的数据使用场景？
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶，甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月，大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日，Databricks 在其官方博客发布声明，表示其数据湖仓（lake house）技术创下 TPC-DS 基准测试新记录，并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中，Databricks 声称这是一
在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
十年前，Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法，如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战，Cloudera 于本月完成了私有化过程，黯然退市。MapR 被 HPE 收购，成为 HPE Ezmeral 平台的一部分，该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据，也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
Databricks公司（点击阅读原文可访问该公司首页）通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。 作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商，Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级，旨在让更多IT用户享受其便利。 此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示，其版本目前仍处于调整阶段，这是为了避免资源争用情况
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
近几年，数据应用场景不断丰富，从工业、交通、金融到制造，几乎无处不在。数据价值的飞速提升给开发者和相关企业带来了新的问题，对于企业而言，数据指数级增长的情况下，使存储成本和数据预处理需求增加，数据使用场景的增加和大量的结构化数据和非结构化数据让实时处理难度变高，这对平台和用户都提出新的挑战。 因此，企业更加关注如何能同时兼顾数据分析与实时效两点需求。作为一种新型的开放式架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性，也正在帮助数据产业解决燃眉之急。 作为
这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。
在Quora上,大数据从业者经常会提出以下重复的问题：什么是数据工程（Data Engineering）？ 如何成为一名数据科学家（Data Scientist）？ 什么是数据分析师（Data Analyst）？
DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。DataBricks在其商业版里面提供这样的功能已经有一段时日了。对我来说Delta Lake就是久闻大名，但是不知道庐山真面目。
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
（一）spark 相关安装部署、开发环境 1、Spark 伪分布式 & 全分布式 安装指南 http://my.oschina.net/leejun2005/blog/394928 2、Apache Spark探秘：三种分布式部署方式比较 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ 3、idea上运行local的spark sql hive http://dataknock
今天我们非常高兴能够发布Apache Spark 1.6，通过该版本，Spark在社区开发中达到一个重要的里程碑：Spark源码贡献者的数据已经超过1000人，而在2014年年末时人数只有500。 那
地址：https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理，这里了解完刚好用一篇文章总结下，一是可以帮助自己未来的回顾，二是也希望能够帮助大家，下面都是个人理解，若理解有误，欢迎指出，共勉。
编译 ｜ 核子可乐、Tina 全球首个完全开源的大语言模型，性能堪比 GPT3.5！ 大数据热潮催生了许多成功的公司，例如 Snowflake、Databricks、Splunk 和 Cloudera。现在我们进入了生成式人工智能时代，那么会不会有新的“人工智能和大数据”结合方式？ 最近，大数据公司 Databricks 就在生成式人工智能领域采取了行动。两周前，该公司发布了一个名为 Dolly 的开源大型语言模型，旨在应对市场对于生成式 AI 及相关应用的旺盛需求，我们可以称之为 Dolly 1.0
Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
Databricks CEO Ali Ghodsi 曾表达过这样的观点：Databricks 的目标是实现数据普惠和 AI 普惠，数据普惠使得数据能够触达企业内的每一名员工，而 AI 普惠则将人工智能引入每一个产品中。他强调“每个组织都应该从 AI 革命中获益，并更好地掌控数据的使用方式。”在过去，Databricks 在 AI 领域积累了大量经验，如今在大模型的潮流下，他们不仅推出了自家的开源大模型 Dolly 2.0，还以 13 亿美元的价格收购了生成式 AI 公司 MosaicML，迅速强化了大模型方面的实力。最近，Databricks 发布了一系列创新产品，例如 Lakehouse IQ、AI Gateway, Unity Catalog 等。作为大数据领域的领军企业，我们相信 Databricks 正在塑造着未来。在 QCon 北京到来之际，我们采访了 Databricks Engineering Lead 李潇，以深入了解他们在数据领域的创新思想。
刚刚，超级独角兽Databricks重磅推出1320亿参数的开源模型——DBRX。
TiDB Cloud 是为开源分布式数据库 TiDB 打造的全托管 DBaaS (Database-as-a-Service) 服务。
今天要介绍的平台叫做databricks，它是spark的创建者开发的统一分析平台。单凭spark创建者这几个字大家应该就能体会到其中的分量，其中集成了Scala、Python和R语言的环境，可以让我们在线开发调用云端的spark集群进行计算。
在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。
从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2]，将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能，使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析，将会推动该领域创新。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高，数据越实时价值越大，面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景，Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案，已在 20+ 企业生产环境上部署应用，其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
如果无法进行测量，那就无法进行管理。正如软件工程师需要全面了解应用程序和基础架构的性能情况一样，数据工程师需要全面了解数据系统的性能情况。换句话说，数据工程师需要数据可观测性。
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