Was ist Azure Databricks?
Azure Databricks ist eine auf Apache Spark basierende Analyse- und Data-Engineering-Plattform, die als verwalteter Dienst in Microsoft Azure läuft. Sie wird genutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, Lakehouses aufzubauen und Machine-Learning-Modelle zu entwickeln, und ist eng mit Azure-Speicher und -Diensten integriert.
Auch bekannt als: Databricks · Databricks on Azure · Spark-Plattform · Lakehouse-Plattform
Einordnung: Wofür wird Azure Databricks genutzt?
Azure Databricks stellt skalierbare Rechencluster bereit, mit denen sich auch sehr große Datenmengen verarbeiten lassen. Über das offene Tabellenformat Delta Lake werden Lakehouses mit Transaktionssicherheit und guter Performance aufgebaut. Teams entwickeln darin Datenpipelines (ETL/ELT), bereiten Daten entlang einer Medallion-Architektur auf und trainieren Machine-Learning-Modelle.
Als verwalteter Dienst in Azure ist Databricks eng mit Azure-Speicher, Sicherheit und Identitätsdiensten verbunden und skaliert die Rechenleistung bedarfsgesteuert. Die veredelten Daten werden häufig in Power BI ausgewertet.
Beispiel aus der Praxis
In der Datenplattform der dy Project AG, einem Großbauprojekt mit über 1 Mrd. CHF Volumen, diente Azure Databricks als zentrale Verarbeitungsplattform. Daten aus SQL Server, Excel und REST-APIs wurden dort integriert und entlang einer Medallion-Architektur (Bronze, Silver, Gold) veredelt, bevor sie als geprüfte Grundlage für das Power-BI-Reporting bereitstanden.
Abgrenzung & Bezug zu smiit
Azure Databricks ist eine leistungsfähige Verarbeitungs- und Lakehouse-Plattform, während Microsoft Fabric ein breiteres, integriertes Analyseangebot ist; beide lassen sich kombinieren. Databricks ist nicht das Reporting-Werkzeug selbst, sondern liefert die veredelten Daten, die etwa Power BI über ein Semantic Model visualisiert. ETL/ELT, Medallion-Architektur und Datenmodellierung werden in Databricks praktisch umgesetzt. smiit nutzt Azure Databricks, wenn große Datenmengen, anspruchsvolle Transformationen oder Machine Learning eine leistungsfähige, skalierbare Plattform erfordern.
Häufige Fehler & Missverständnisse
- Azure Databricks ist nicht nur ein gehostetes Spark; es ist eine Lakehouse-Plattform mit Delta Lake, kollaborativen Notebooks und integrierter Governance.
- Viele glauben, Databricks sei ausschließlich für Data Scientists. Es dient ebenso Data Engineering, ETL/ELT und Analysen über strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Ein verbreiteter Irrtum ist, dass Cluster dauerhaft laufen müssen. Ohne Auto-Termination und passende Dimensionierung entstehen schnell unnötig hohe Kosten.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Azure Databricks und Microsoft Fabric?
Azure Databricks ist auf leistungsstarkes Data Engineering, große Datenmengen und Data Science spezialisiert. Microsoft Fabric ist eine breitere, integrierte Plattform mit enger Power-BI-Anbindung. Beide nutzen Lakehouse-Konzepte und können kombiniert werden.
Braucht man für Azure Databricks Programmierkenntnisse?
Für anspruchsvolle Pipelines sind Kenntnisse in Sprachen wie Python, SQL oder Scala hilfreich. smiit bringt diese Expertise ein, sodass Unternehmen die Plattform nutzen können, ohne selbst tiefes Spark-Know-how aufbauen zu müssen.
Was ist Delta Lake im Zusammenhang mit Azure Databricks?
Delta Lake ist ein offenes Tabellenformat, das einem Lakehouse Transaktionssicherheit, Versionierung und gute Abfrageleistung verleiht. Es bildet die Speichergrundlage, auf der in Databricks zuverlässige Datenpipelines und eine Medallion-Architektur aufgebaut werden.
Wie wirkt sich die Skalierung in Azure Databricks auf die Kosten aus?
Die Rechencluster werden bedarfsgesteuert hoch- und heruntergefahren, sodass nur die tatsächlich genutzte Rechenzeit anfällt. Cluster, die sich bei Inaktivität automatisch beenden, und passend dimensionierte Cluster sind die wichtigsten Hebel, um die Kosten kontrollierbar zu halten.
Verwandte Begriffe
Quellen & weiterführende Links
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