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SQL関数の名前付き引数

本日は、SQL関数で名前付き引数を利用できるようになったことを紹介します。 この機能を使えば、より柔軟な方法で関数を呼び出すことが可能になります。 このブログでは、まずこの機能がどのようなものかを紹介し、次にSQLユーザー定義関数(UDF)のコンテキストで何ができるかを示し、最後に組み込み関数でどのように機能するかを探ります。 まとめると、名前付き引数はSQLのヘビーユーザーにとってもライトユーザーにとっても、作業を容易にする新しい便利な方法です。 名前付き引数とは何か? 多くのプログラミング言語では、関数定義に1つ以上の引数のデフォルト値を含めることができます。 例えば、Pythonでは次のようなメソッドを定義できます: def botw(x, y = 6, z = 7): return x * y + z ユーザーがこの機能を呼び出したい場合、次のように選択できます: botw(5...

Python ユーザー定義テーブル関数(UDTFs)の紹介

Apache Spark™ 3.5とDatabricks Runtime 14.0は、エキサイティングな機能をもたらした:Pythonのユーザー定義テーブル関数(UDTFs)です。 このブログでは、UDTFとは何か、なぜUDTFは強力なのか、そしてどのようにUDTFを使うことができるのかについて説明する。 Pythonのユーザー定義テーブル関数(UDTF)とは? Pythonのユーザー定義テーブル関数(UDTF)は、出力として単一のスカラー結果値の代わりにテーブルを返す新しい種類の関数です。 一度登録されると、SQLクエリの FROM 句に登場させることができる。 各Python UDTFは0個以上の引数を受け入れ、各引数は整数や文字列のような定数スカラー値である。 関数本体は、これらの引数の値を調べて、どのデータを返すべきかを決定することができる。 PythonのUDTFを使うべき理由 要するに、複数の行や列を生成する関数が必要で、Pythonの豊富なエコシステムを活用したいのであれば、Python UDTFが

Apache Spark™ 3.5におけるArrowに最適化されたPython UDF

Apache Spark™では、Pythonのユーザー定義関数(UDF)は最も人気のある機能の1つです。 ユーザーは、独自のデータ処理ニーズに合わせてカスタムコードを作成することができる。 しかし、シリアライズとデシリアライズのためにcloudpickleに依存している現在のPython UDFは、特に大きなデータの入出力を扱うときに、パフォーマンスのボトルネックに遭遇する。 Apache Spark 3.5と Databricks Runtime 14.0では 、Arrowに最適化されたPython UDFを導入し、パフォーマンスを大幅に改善しました。 この最適化の核となるのが、標準化された言語横断的なカラム型インメモリデータ表現である Apache Arrow である。 Arrowを利用することで、これらのUDFは、従来の遅いデータ(デ)シリアライゼーションの方法をバイパスし、JVMとPythonプロセス間の迅速なデータ交換をもたらします。 Apache Arrowの豊富な型システムにより、これらの最適化され

集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol 6

October 31, 2023 [email protected] による投稿 in Databricks ブログ
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Legendary Heroes of Data+AI の皆さんの輪もドンドン広がっています!できる限りこちらでご紹介を続けていきたいと思いますので、是非引き続きご覧ください! さて、今回はVol.6として満を持して登場、 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 本橋 和貴 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary...

分散XGBoostとLightGBMモデルの軽量なデプロイパターン

翻訳:Saki Kitaoka. - Original Blog Link データサイエンティストが機械学習ソリューションを開発する際に遭遇する一般的な課題は、サーバーのメモリに収まらないほど大きなデータセットでモデルをトレーニングすることです。これは、顧客の離反や傾向を予測するモデルをトレーニングする際に、数千万人のユニークな顧客を扱う必要がある場合に発生します。ある期間に行われた何億もの広告インプレッションに関連するリフトを計算する必要があるとき、このようなことが起こります。また、何十億ものオンラインインタラクションの異常行動を評価する必要がある場合にも、この問題が発生します。 この課題を克服するために一般的に採用されているソリューションの1つは、Apache Sparkデータフレームに対して動作するようにモデルを書き換えることです。Sparkデータフレームでは、データセットはパーティションと呼ばれるより小さなサブセットに分割され、Sparkクラスタの集団リソースに分散されます。 より多くのメモリが必要ですか

大手金融機関がデータブリックスを採用したワケは

October 12, 2023 [email protected] による投稿 in Databricks ブログ
去る6月28日、サンフランシスコで開催されたDATA+AI SUMMITにて、「APJ Partner Champion of the Year」を受賞したDatabricks Champion、NTTデータの齋藤が登壇いたしました。 NTTデータのData+AI Summit参加のレポートはこちら Data and AI Summit 2023 - Databricks 現地レポート(6/27 Partner Summit) - Qiita 今回のセッションでは、大手金融機関であるNTTデータのお客様が、データとAIを活用したデータ分析へと進化していく際、数あるサービスの中から、プラットフォームとして、データブリックスを採用された経緯や、基盤構築の際に苦労したポイントなどを紹介しています。お客様の既存のプラットフォームがどのような課題を抱え、データブリックスにどのような期待を持って導入されたのか。同じような課題をお持ちの企業様に参考にしていただければと思います。...

Databricks Lakehouse AIでLlama 2 Foundation Modelsが利用可能になりました!

翻訳:Saki Kitaoka. - Original Blog Link 私たちは、Meta AIのLlama 2 チャットモデル ( Meta AI’s Llama 2 ) が Databricks Marketplace で利用可能になり、プライベートモデルのサービングエンドポイントに微調整してデプロイできることを発表できることを嬉しく思います。Databricksマーケットプレイスは、クラウド、リージョン、プラットフォーム間でデータアセット(データセットやノートブックを含む)を共有および交換できるオープンなマーケットプレイスです。既にマーケットプレイスで提供されているデータアセットに加え、この新しいリスティングは、7から70ビリオンのパラメータを持つLlama 2のチャット指向の大規模言語モデル(LLM)、およびUnityカタログの集中ガバナンスと系統追跡へのインスタントアクセスを提供します。各モデルはMLflowにラップされており、Databricksノートブックで MLflow Evaluation.

Lakeviewダッシュボードがパブリックプレビューになりました!

翻訳:Saki Kitaoka. - Original Blog Link Databricksの次世代SQLダッシュボード「 Lakeview dashboards 」のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。本日より利用可能なこの新しいダッシュボードエクスペリエンスは、使いやすさ、幅広い配布、ガバナンス、セキュリティのために最適化されています。 Lakeview は、旧世代のダッシュボードと比較して、4 つの主要な改善点を提供します: ビジュアライゼーションの改善 : 新しいビジュアライゼーション・エンジンにより、美しくインタラクティブなチャートが最大10倍高速に描画されます。 共有と配布の最適化 : ドラフト/パブリッシュ機能により、ダッシュボードを自由に編集することができます。Databricks ワークスペースに直接アクセスできない組織内のコンシューマーとも安全に共有できます。 シンプルなデザイン : WYSIWYG...

Databricks Model Servingを使用したプライベートLLMのデプロイ

翻訳:Saki Kitaoka. - Original Blog Link Databricks Model ServingのGPUおよびLLM最適化サポートのパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います!この発表により、LLMやVisionモデルを含む、あらゆるタイプのオープンソースまたは独自のカスタムAIモデルをLakehouseプラットフォーム上にデプロイできるようになります。Databricks Model Servingは、LLM Serving用にモデルを自動的に最適化し、設定なしでクラス最高のパフォーマンスを提供します。 Databricks Model Servingは、統合データおよびAIプラットフォーム上で開発された初のサーバーレスGPUサービング製品です。これにより、データの取り込みから微調整、モデルのデプロイ、モニタリングに至るまで、GenAIアプリケーションの構築とデプロイをすべて単一のプラットフォーム上で行うことができます。 Azure上のユーザーは、Model Serving

Lateral Column Alias (LCA) のサポートについて

翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link Apache SparkとDatabricksの新しいSQL機能のサポートをご紹介できることを嬉しく思います: Lateral Column Alias (LCA)です。この機能は、同じSELECTリスト内で先に指定した式を再利用できるようにすることで、複雑なSQLクエリを簡素化し、多くの場合、ネストしたサブクエリや共通テーブル式(CTE)を使用する必要性を排除します。このブログポストでは、この機能の使用例と、SparkとDatabricksのユーザーにもたらす利点について説明します。 Lateral Column エイリアス (LCA) サポートとは? Lateral Column Alias (LCA) は、同じSELECTリスト内で先に指定した式を再利用する機能をユーザーに提供します。 この機能は、以下に示す例を通してより良く理解することができます。以下は単純なクエリです:...