Comparer Apache SparkTM avec Databricks

Les capacités d'Apache Spark apportent vitesse, simplicité d'utilisation et divers avantages à l'utilisation. Spark inclut des API adaptées à une vaste gamme de cas d'utilisation :
- Intégration de données et ETL
- Analyses interactives
- Machine learning et analyses avancées
- Traitement de données en temps réel

Databricks est bâti sur les fondations de Spark et y ajoute :
- Des pipelines de données extrêmement fiables et performants
- Une grande productivité en data science, quelle que soit l'échelle
Want to learn more? Visit our platform page.
Comparer les fonctionnalités
![]() ![]() |
---|
DATABRICKS RUNTIME
|
Exécutez plusieurs versions de Spark | ||
Système de fichiers intégré optimisé pour l'accès au stockage dans le cloud (AWS S3, Redshift, Azure Blob) | ||
Pools sans serveurs avec auto-configuration des ressources pour les charges de travail en SQL et Python | ||
Partage fin des ressources au format natif Spark pour une utilisation optimale | ||
Isolation des pannes des ressources de calcul | ||
Écritures plus rapides sur S3 | ||
Optimisation du calcul pendant les opérations de jonction et de filtrage | ||
Cycles de nouvelles versions rapides | ||
Puissance de calcul mise automatiquement à l'échelle | ||
Stockage local mis automatiquement à l'échelle | ||
Haute disponibilité pour les clusters | ||
Partage de clusters multi-utilisateurs | ||
Migration automatique entre les instances spot et à la demande | ||
Facturation à la seconde |
MANAGED DELTA LAKE
|
Transactions ACID | ||
Gestion de schémas | ||
Prise en charge des traitements par lots/en flux, en lecture/écriture | ||
Contrôle de versions des données | ||
Optimisation des performances |
INTEGRATED WORKSPACE
|
Notebooks interactifs avec prise en charge de plusieurs langages (SQL, Python, R et Scala) | ||
Collaboration en temps réel | ||
Historique des révisions des notebooks et intégration GitHub | ||
Visualisations en un clic | ||
Publiez des notebooks sous forme de tableaux de bord interactifs |
PRODUCTION JOBS AND WORKFLOWS
|
Surveillance et alertes sur les tâches Spark | ||
Déploiement en un clic de notebooks autant que de tâches Spark | ||
API pour concevoir des flux de travail dans les notebooks | ||
Streaming en production avec surveillance |
ENTERPRISE SECURITY
|
Contrôle d'accès pour les notebooks, clusters, tâches et données structurées | ||
Journaux d'audit | ||
SSO avec prise en charge SAML 2.0 | ||
Chiffrement des données (au repos et en mouvement) | ||
Conformité (HIPAA, SOC 2 Type 2) |
INTEGRATIONS
|
Connectez d'autres outils de BI à l'aide d'une interface ODBC/JDBC authentifiée (Tableau, Looker etc.) | ||
API REST | ||
Connecteurs de sources de données |
EXPERT SUPPORT
|
Aide et assistance par les commiteurs ayant conçu Spark | ||
Prise en charge de SQL |
Ressources supplémentaires
Comment Hotels.com a multiplié par 20 la quantité de données analysées, sans problèmes de performance
Témoignage de client