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Platform blog

Delta Lake で Databricks にスタースキーマを実装するための簡単な 5 ステップ

May 20, 2022 Cary MooreLucas BilbroBrenner Heintz による投稿 in 製品
データウェアハウスの開発者の多くは、常に存在するスタースキーマに精通しています。1990 年代にラルフ・キンボールによって紹介されたスタースキーマは、ビジネスデータをディメンション(時間や商品など)とファクト(金額や数量のトランザクション)に非正規化するために使用されます。スタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことで、データの保存、履歴の維持、更新を効率的に行い、集計とフィルタリングを高速化します。 ビジネスインテリジェンス(BI)アプリケーションをサポートするスタースキーマの一般的な実装は、慣例化し成功しているため、多くのデータモデルの設計者にとってその実装は極めて容易なものになっています。Databricks では、非常に多くのデータアプリケーションを作成しており、経験則によるベストプラクティスのアプローチ、成果につながることを保証する基本的な実装を常に探求しています。 従来のデータウェアハウスと同様に、Delta Lake でもいくつかの簡単な経験則に従うことで、Delta スタースキーマの結
Company blog

Facebook Prophet と Apache Spark による高精度で大規模な時系列予測・分析とは

Databricks の時系列予測・解析 Notebook を試してみる 時系列予測・分析技術の進展により、小売業における需要予測の信頼性は向上しています。しかし、より正確なインベントリ管理を実現したい企業にとっては、予測の精度とタイミングが課題となっています。従来のソリューションにおいては拡張性や正確性の面で制約がありましたが、 Apache Spark™ と Facebook Prophet の活用によってこれらの課題を克服する企業が増えてきています。 To see this solution for Spark 3.0, please read the post here...
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Delta Lake でのスキーマ(schema)DB の適用・展開とは

September 24, 2019 Burak YavuzBrenner Heintz による投稿 in Databricks ブログ
データブリックスの Notebook シリーズを試す データは常に進化し、蓄積されていきます。私たち人間の日々の経験と似ているかもしれません。私たちは、自身の周りの世界の変化についていくために、常に新しいデータを取り込み、認識し、ときにはその中から新たな概念や解釈を得ます。このような認識モデルは、まさにテーブルのスキーマそのものです。どちらも、新しく得る情報の分類と処理のしかたを決める役割を持っています。 データベースにおけるスキーマとは : そもそも「スキーマ(schema)」とは、日本人にとっても馴染みのある「スキーム(scheme)」という言葉の派生語です。計画や図などの意味を持ち、データベース関連だけでなく、哲学や心理学で使われている言葉でもあります。この記事で説明するデータベーススキーマ(DBスキーマ)とは、簡単に言えばデータベースの構造や整理の仕方のことです。細かな定義は、データベースの種類や会社によって異なりますので、今回は Databricks の次世代型データレイク・データウェアハウスである、D
Company blog

Delta Lake を深堀り:トランザクションログの解析

August 21, 2019 Burak YavuzMichael ArmbrustBrenner Heintz による投稿 in Databricks ブログ
トランザクションログは、ACIDトランザクション、スケーラブルなメタデータ処理、タイムトラベルなど、Delta Lake の最も重要な機能の多くに共通する要素であるため、Delta Lake を理解するうえで重要な鍵となります。この記事では、Delta Lake のトランザクションログとは何か、ファイルレベルでどのように動作するのか、そして、複数の同時読み取りと書き込みの問題に対してどのようにエレガントなソリューションを提供するのかを探ります。 Delta Lake のトランザクションログとは Delta Lakeトランザクションログ(DeltaLog とも呼ばれる)は、Delta Lake テーブルで実行された全てのトランザクションの記録で、その開始以来、順番に記録されています。 トランザクションログの目的 シングルソースオブトゥルース Delta Lake は Apache Spark™ 上に構築されており、あるテーブルの複数のリーダーやライターが同時にテーブル上で作業することを可能にしています。ユーザーに常