機能比較
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DATABRICKS のランタイム
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複数のバージョンの Spark を実行 | ||
クラウドストレージアクセスに最適化された組み込みファイルシステム (AWS S3、Redshift、Azure Blob) | ||
SQL および Python ワークロード用のリソースの自動設定を提供するサーバーレスプール | ||
最適利用のための Spark ネイティブのきめ細やかなリソースの共有 | ||
計算リソースの障害の分離 | ||
S3 への高速な書き込み | ||
結合およびフィルタリング中の計算の最適化 | ||
短期のリリースサイクル | ||
自動スケーリング計算 | ||
ローカルストレージの自動スケーリング | ||
クラスターの高可用性 | ||
複数ユーザーによるクラスターの共有 | ||
スポットインスタンスとオンデマンドインスタンス間の自動移行 | ||
第 2 レベルの請求 |
マネージド型 DELTA LAKE
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ACID トランザクション | ||
スキーマ管理 | ||
バッチ/ストリームの読み取り/書き込みのサポート | ||
データのバージョン管理 | ||
パフォーマンスの最適化 |
統合ワークスペース
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複数言語(SQL、Python、R、Scala)に対応する対話型 Notebook | ||
リアルタイムでのコラボレーション | ||
ノートブックの改訂履歴と GitHub 統合 | ||
ワンクリックによる視覚化 | ||
対話型ダッシュボードとしてノートブックを公開 |
運用ジョブとワークフロー
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Spark ジョブ監視アラート | ||
ワンクリックでノートブックから Spark ジョブにデプロイ | ||
ノートブックでワークフローを構築するための API | ||
監視付きの運用ストリーミング |
エンタープライズセキュリティ
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ノートブック、クラスター、ジョブ、構造化データに対するアクセス制御 | ||
監査ログ | ||
SAML 2.0 対応の SSO | ||
データの暗号化 (流れているデータおよび保存されているデータ) | ||
コンプライアンス (HIPAA、SOC 2 Type 2) |
統合
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認証された ODBC/JDBC(Tableau、Lookerなど)を介して他の BI ツールに接続する | ||
REST API | ||
データソースコネクタ |
専門家によるサポート
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Spark を設計したコミッターによるヘルプとサポート | ||
SQL サポート |