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）？
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。
雷锋网 AI 研习社按：机器学习开发有着远超传统软件开发的复杂性和挑战性，现在，Databricks 开源 MLflow 平台有望解决其中的四大痛点。
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！
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！
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
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。
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。
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。
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。
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
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。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加，但可以看到，其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端，Notebook 正在进入编排领域，而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时，我们看到，开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层，安全和权限管理工具进入目录领域，反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变
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：
来源 | Analytics Vidhya 整理 | 磐石 【磐创AI导读】：Github是全球最大的开源代码社区。接下来磐创AI将为大家介绍几个六月Github热点项目库。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。 目录 介绍 Github热点项目库 Facebook's DensePose NLP Progress MLflow Salesforce’s decaNLP Reinforcement Learning Notebooks 总结 介绍 对于数据科学和机器学习而言，GitHub无疑是最受欢迎的平台
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
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。
昨日，人工智能大数据初创公司Databricks成功完成了16亿美元的H轮融资，其估值达到了380亿美元。
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
作为 DeNexus 安全服务提供商，需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案，满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
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？
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。
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
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。
近日，Databricks官方网站发表了一篇博文，用示例说明了lambda表达式如何让Spark编程更容易。文章开头即指出，Spark的主要目标之一是使编写大数据应用程序更容易。Spark的Scala和Python接口一直很简洁，但由于缺少函数表达式，Java API有些冗长。因此，随着Java 8增加了lambda表达式，他们更新了Spark的API。Spark 1.0将提供Java 8 lambda表达式支持，而且与Java的旧版本保持兼容。该版本将在5月初发布。 文中举了两个例子，用于说明Java 8
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。
https://github.com/microsoft/recommenders/
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
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。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
开源软件（OSS）彻底改变了当今软件开发的方式。在数百万个开源GitHub项目中，要找到最适合需求的开源项目可能会让人不知所措。
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
近日，Databricks正式发布Spark 1.3版本。在此版本中，除下之前我们报道过的DataFrame API，此次升级还覆盖Streaming、ML、SQL等多个组件。当下，1.3版本已在 Apache Spark页面提供下载，下面一起浏览 Patrick Wendell在Databricks Blog上对Spark 1.3版本的概括。 Spark SQL脱离Alpha版本 在1.3版本中，Spark SQL正式脱离Alpha版本，提供了更好的SQL标准兼容。同时，Spark SQL数据源AP
Spark3.0 从2019年开始就说要准备发布了，然后就一直期待这个版本，毕竟对于 Spark 而言，这是一个大版本的跨越，从 2.4 直接到了 3.0，而之前发布都是 Spark2.0 到 Spark2.4 这种小版本的更新。按照 Databricks 博客的说法，这是一次“the culmination of tremendous contributions from the open-source community”(是开源社区有史以来贡献力度最大的一次)。事实上也是如此，最近发布的 Spark3.0 新特性没有让人失望。
一年一度的 Databricks Data+AI 峰会于上周在旧金山 Moscone 会议中心热闹开展。作为全美乃至全球最大的科技会议之一，Data+AI 峰会自然吸引了大量数据与人工智能领域工作者的目光。而以往年不同的是，今年的峰会在举办之前便火药味十足。在今年早些时候，Databricks 与 Snowflake 这两家最大的云数据平台厂商便先后宣布将在同一时间，也就是六月最后一周，举行各自的年度会议。这意味着，广大科技工作者们只能在这两家公司的活动中做出二选一的艰难抉择。而在峰会期间，Databricks 更是大规模投放广告，直接叫板 Snowflake，高调宣称自家的数据湖仓相比于 Snowflake 拥有 9 倍性价比提升。
机器学习和数据挖掘是个非常难的领域，所以在这个领域有数据科学家这么一个职位。“数据科学家”在2009年由Natahn Yau首次提出，其概念是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家（不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。 传统典
假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
Databricks是spark商业孵化公司，主要做的工作是在AWS上提供SaaS化的spark服务。最近在databricks博客上公布了做的一些有意思的进展： Databricks把这个称为Runtime artifact，包括Apache Spark和其他软件，如Scala，Python，DBIO和DBES。 以前，云上的版本和spark是同一个版本，Databricks准备和spark版本解耦出来，单独命名版本号，Databricks Runtime3.0配套spark 2.2。 相比spark，D
Usbrip（源自“USB Ripper”，而不是“USB RIP”惊人）是一个开源取证工具，带有CLI界面，可让您跟踪USB设备工件（即USB事件历史记录，“已连接”和“已断开连接”事件） Linux机器。
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。
原文地址：How to Learn Python for Data Science the Right Way
AI 开发者按：大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
（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
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
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？
Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能，在 spark + AI Summit 2019 大会上，官方以 Apache License 2.0 协议开源。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
使用python，可以让任何事情高效起来，包括运维工作，fabric正式这样一套基于python2的类库，它执行本地或远程shell命令提供了操作的基本套件（正常或通过sudo）和上传/下载文件，如提示用户输入运行辅助功能，或中止执行。
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