Databricks ist eine der führenden Plattformen im Bereich Big Data, Analytics und KI. Sie ist unglaublich leistungsfähig, aber gerade für Einsteiger oder bei der Evaluierung können viele Fragen aufkommen. Was genau ist das Lakehouse? Wie funktioniert das Pricing? Wofür eignet sich Databricks am besten?
Um Licht ins Dunkel zu bringen, haben wir hier bei Ailio die 25 häufigsten Fragen rund um Databricks gesammelt und für Sie kurz und verständlich beantwortet. Dieser FAQ-Artikel dient als schneller Einstieg und Nachschlagewerk.
(Optional: Falls Sie tiefergehende Fragen haben oder Unterstützung bei Ihrem Databricks-Projekt benötigen, stehen Ihnen die Experten von Ailio gerne zur Verfügung!)
Die 25 häufigsten Databricks-Fragen:
- Was ist Databricks? Databricks ist eine Cloud-basierte Unified Analytics Platform, die auf Apache Spark aufbaut. Sie vereint Data Engineering, Data Science, Machine Learning und Business Analytics auf einer Plattform, um den gesamten Datenlebenszyklus zu vereinfachen.
- Was ist das Lakehouse Konzept? Das Lakehouse ist ein modernes Datenarchitektur-Konzept, popularisiert durch Databricks. Es kombiniert die Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lakes (Speicherung aller Datentypen) mit der Zuverlässigkeit, Performance und den Management-Funktionen (z.B. ACID-Transaktionen) eines Data Warehouse.
- Was ist Delta Lake? Delta Lake ist ein Open-Source-Speicherformat, das das Herzstück des Databricks Lakehouse bildet. Es erweitert Data Lakes (wie auf Azure ADLS oder AWS S3) um ACID-Transaktionen, Datenversionierung (Time Travel), Schema Enforcement und verbesserte Performance für Big-Data-Workloads.
- Ist Databricks nur Apache Spark? Nein. Databricks basiert zwar auf Apache Spark, bietet aber weit mehr: eine optimierte Spark-Engine (Photon), eine kollaborative Entwicklungsumgebung (Notebooks), Management-Tools (Cluster, Jobs), integrierte ML-Werkzeuge (MLflow), Governance-Funktionen (Unity Catalog) und eine benutzerfreundliche Oberfläche – alles als Managed Service in der Cloud.
- Auf welchen Cloud-Plattformen läuft Databricks? Databricks ist eine Multi-Cloud-Plattform und läuft auf den drei großen Hyperscalern: Microsoft Azure (als Azure Databricks), Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud Platform (GCP).
- Was ist Azure Databricks? Azure Databricks ist ein als First-Party-Service in Microsoft Azure integriertes Angebot von Databricks. Es ist tief in das Azure-Ökosystem eingebunden (z.B. Azure Active Directory, ADLS Gen2, Azure ML, Power BI) und wird direkt über das Azure-Portal verwaltet und abgerechnet.
- Was sind die Hauptvorteile von Databricks? Vereinheitlichung (eine Plattform für alle Daten-Workloads), Skalierbarkeit (Verarbeitung riesiger Datenmengen), Performance (optimierte Spark-Engine), Offenheit (basiert auf Open Source), Kollaboration (gemeinsame Arbeitsumgebung) und starke KI/ML-Integration.
- Für welche Anwendungsfälle eignet sich Databricks? Großskaliges ETL/ELT und Data Engineering, Data Warehousing auf dem Lakehouse, explorative Datenanalyse, Entwicklung und Betrieb von Machine-Learning-Modellen, Echtzeit-Streaming-Analysen und interaktive SQL-Analysen/BI.
- Was sind Databricks Notebooks? Notebooks sind webbasierte, interaktive Dokumente, in denen Nutzer Code (Python, SQL, Scala, R), erklärenden Text, Visualisierungen und mathematische Formeln kombinieren können. Sie sind das zentrale Werkzeug für Entwicklung und Exploration in Databricks.
- Welche Programmiersprachen unterstützt Databricks? Die wichtigsten Sprachen sind Python, SQL, Scala und R. Sie können oft sogar innerhalb desselben Notebooks gemischt werden.
- Was sind Databricks Cluster? Cluster sind Gruppen von Cloud-VMs (virtuellen Maschinen), die die Rechenleistung für Databricks-Workloads bereitstellen. Sie bestehen aus einem Treiberknoten und mehreren Workerknoten und können je nach Bedarf konfiguriert und skaliert werden (manuell oder automatisch).
- Wie funktioniert das Pricing von Databricks? (DBUs) Databricks wird primär über Databricks Units (DBUs) abgerechnet. DBUs sind eine normalisierte Maßeinheit für die Rechenleistung, die pro Sekunde verbraucht wird, während ein Cluster läuft. Die Kosten pro DBU variieren je nach Cloud-Provider, Region, VM-Typ und Workload-Typ (z.B. Jobs Compute vs. All-Purpose Compute). Hinzu kommen Kosten für die zugrundeliegende Cloud-Infrastruktur (VMs, Speicher etc.).
- Wie kann man Databricks Kosten optimieren? Durch Right-Sizing der Cluster, Nutzung von Autoscaling und Auto-Termination, Einsatz günstigerer Job-Cluster für automatisierte Aufgaben, Verwendung von Spot-Instanzen, Code-Optimierung und Nutzung von Cluster Policies zur Kostenkontrolle.
- Was ist Databricks SQL? Databricks SQL (DBSQL) bietet eine dedizierte Benutzeroberfläche und optimierte Rechenressourcen (SQL Warehouses) für SQL-Analysten, um BI-Workloads und SQL-Abfragen performant direkt auf den Daten im Lakehouse auszuführen.
- Wie integriert sich Databricks mit BI-Tools wie Power BI oder Tableau? Sehr gut. BI-Tools können sich über optimierte Konnektoren (oft via Databricks SQL Warehouse) direkt mit den Daten im Databricks Lakehouse verbinden, um Dashboards und Reports zu erstellen.
- Was ist MLflow? MLflow ist eine integrierte Open-Source-Plattform innerhalb von Databricks (und auch außerhalb nutzbar) für das Management des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. Es umfasst Experiment-Tracking, Code-Packaging, Modell-Registry und Deployment-Funktionen.
- Was ist Photon? Photon ist ein von Databricks entwickelter, C++-basierter Vektor-Ausführungs-Engine, der kompatibel mit Apache Spark APIs ist. Er beschleunigt viele SQL- und DataFrame-Operationen erheblich und kann so die Performance steigern und die DBU-Kosten senken.
- Was ist Unity Catalog? Unity Catalog ist die zentrale Governance-Lösung von Databricks für Daten und KI-Assets im Lakehouse. Es bietet feingranulare Zugriffskontrolle, einen Datenkatalog, Data Lineage und Sharing-Funktionen über verschiedene Workspaces (und potenziell Clouds) hinweg.
- Wie sicher ist Databricks? Databricks bietet robuste Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau, darunter Netzwerkisolierung (VNet-Injection), Verschlüsselung (at rest, in transit), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Integration mit Identitätsanbietern (wie Azure AD) und umfassende Audit-Logs. Die Sicherheit hängt aber auch von der korrekten Konfiguration und der Sicherheit der zugrundeliegenden Cloud-Umgebung ab.
- Wie unterscheidet sich Databricks von Snowflake? Beide sind starke Cloud-Datenplattformen. Snowflake ist primär ein Cloud Data Warehouse mit starkem Fokus auf SQL und einfacher Bedienung. Databricks positioniert sich als Unified Platform für Data Warehousing, Data Engineering und Data Science/ML auf Basis des offenen Lakehouse-Konzepts mit starker Spark-Integration.
- Wie unterscheidet sich Databricks von Azure Synapse Analytics? Azure Synapse ist Microsofts integrierte Analytics-Plattform, die DWH, Spark und Datenintegration vereint. Azure Databricks ist der spezialisierte, Spark-basierte Lakehouse-Dienst auf Azure. Oft werden sie kombiniert: Synapse für SQL DWH-Teile, Databricks für komplexe Spark-Jobs und ML, oder Databricks als alleinige Lakehouse-Engine auf ADLS mit Synapse nur als Frontend/SQL-Endpoint.
- Was sind Delta Live Tables (DLT)? DLT ist ein Framework innerhalb von Databricks, das die Entwicklung und das Management zuverlässiger ETL-Pipelines vereinfacht. Es ermöglicht die deklarative Definition von Datenflüssen, automatisiert das Management der Infrastruktur und integriert Datenqualitätsprüfungen.
- Kann Databricks On-Premise laufen? Nein, Databricks ist eine reine Cloud-Plattform und läuft auf AWS, Azure oder GCP.
- Wie lernt man Databricks am besten? Durch die offizielle Databricks-Dokumentation, die Databricks Academy (Trainings & Zertifizierungen), Online-Kurse (Coursera, Udemy etc.), Hands-on-Experimente mit der Community Edition oder einem Cloud Trial und durch die Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern.
- Wie fange ich mit Databricks an? Wählen Sie Ihren bevorzugten Cloud-Provider (Azure, AWS, GCP), erstellen Sie einen Databricks Workspace über deren Portal, konfigurieren Sie einen ersten Cluster und beginnen Sie, die Notebooks und Tutorials zu erkunden.
Fazit
Wir hoffen, diese schnelle Fragerunde hat Ihnen geholfen, ein klareres Bild von Databricks zu bekommen. Die Plattform ist unglaublich vielseitig und ein mächtiges Werkzeug für jedes datengetriebene Unternehmen.
Diese FAQ kratzt natürlich nur an der Oberfläche. Wenn Sie spezifische Fragen zu Ihrem Projekt haben, eine detaillierte Beratung wünschen oder Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung Ihrer Databricks-Umgebung benötigen, ist Ailio Ihr erfahrener Ansprechpartner.
Kontaktieren Sie uns gerne für ein unverbindliches Gespräch!
