O Databricks é uma oportunidade para maximizar o valor dos dados e explorar tecnologias avançadas de Inteligência Artificial. A ferramenta é uma solução amplamente adotada por milhares de empresas em busca de aprimorar suas capacidades de análise de dados e aproveitar o potencial do Big Data para resolver desafios complexos.
Confira no artigo abaixo como o Databricks funciona e em quais áreas ele pode ser aplicado com sucesso. Veja ainda os preços e planos da plataforma.
O que é o Databricks?
O Databricks é uma plataforma baseada em nuvem que permite processar, analisar e transformar grandes volumes de dados.
Criada pelos desenvolvedores originais do Delta Lake, Apache Spark e MLflow, oferece recursos para análise de dados, engenharia de dados, machine learning e inteligência artificial. É conhecida por sua rapidez, escalabilidade e facilidade de uso.
Funciona integrando data warehouses e data lakes, proporcionando uma única fonte de dados. Também oferece conexões com ferramentas de visualização como Power BI, Qlikview e Tableau, além de possibilitar a criação de modelos preditivos e exibições interativas.
O que faz o Databricks?
- Processamento e transformação de grandes volumes de dados;
- Análise de dados utilizando técnicas como engenharia de dados, machine learning e inteligência artificial;
- Integração com data warehouses e data lakes para fornecer uma única fonte de dados;
- Conexões com ferramentas de visualização como Power BI, Qlikview e Tableau;
- Criação de modelos preditivos e exibições interativas.
Quem usa Databricks?
Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas utilizam o Databricks.
Com o Databricks, as equipes podem se tornar mais produtivas na análise em tempo real de conjuntos de dados em grande escala, abordando vários tópicos, desde o comportamento do usuário até o funil do cliente.
Funcionalidades do Databricks
O Databricks possui diversas funcionalidades. Entenda as principais.
Fluxos de trabalho
Os fluxos de trabalho da Databricks permitem a criação, agendamento e execução automatizada de pipelines de dados e processamento de dados. Isso garante a automação de tarefas repetitivas e complexas em análise de dados e desenvolvimento de aplicativos.
Unity Catalog
A Unity Catalog ferramenta que oferece um catálogo unificado para gerenciar metadados de dados, como esquemas de dados, tabelas, visualizações e outras entidades relacionadas.
Delta Live Tables
Delta Live Tables permite o processamento em tempo real de dados streaming, além da capacidade de fazer consultas interativas. Essa estrutura cria pipelines de processamento confiáveis, gerenciando orquestração, clusters, monitoramento, qualidade de dados e erros.
Databricks SQL
O Databricks SQL traz recursos de data warehousing para um data lake existente. Ele suporta SQL padrão e formatos abertos, permitindo colaboração e integração com ferramentas externas. Ainda oferece capacidade de computação escalável desacoplada do armazenamento, integrando-se ao Unity Catalog para gerenciamento centralizado de dados.
Photon compute clusters
Os Photon compute clusters são clusters de computação otimizados para executar consultas SQL e chamadas de API DataFrame de forma mais rápida e eficiente. Eles utilizam um mecanismo de consulta vetorizado nativo do Databricks, oferecendo suporte para operações SQL e DataFrame em tabelas Delta e Parquet.
Quais tipos de dados são suportados pelo Databricks?
- Tabelas SQL;
- Arquivos JSON, XML e Parquet;
- Arquivos de texto, imagens e áudio, que podem ser processados usando ferramentas e bibliotecas adequadas, como Spark SQL e MLlib;
- Dados de streaming em fluxos contínuos;
- CSV;
- ORC;
- Delta Lake;
- Delta Sharing.
Qual SQL é usado no Databricks?
No Databricks, é possível usar SQL padrão para consultas e manipulação de dados. Além disso, também oferece suporte a SQL, o data warehouse serverless no Lakehouse.
Também ele é estendido com funcionalidades específicas para manipulação de dados distribuídos e análise em grande escala, como consultas sobre dados em data lakes e integração com outras linguagens como Python, Scala e R.
Planos e Preços do Databricks
Os preços do Databricks variam conforme os recursos escolhidos, os principais são:
| Recurso | Valor |
| Jobs | US$ 0.07 / DBU |
| Delta Live Tables | US$ 0.20 / DBU |
| Databricks SQL | US$ 0.22 / DBU |
| All-Purpose | USD$ 0.40 / DBU |
| Inferência serverless em tempo real | US$ 0.07 / DBU |
A plataforma oferece uma estrutura de preços flexível e baseada no modelo de pagamento conforme o uso. Isso significa que os clientes pagam apenas pelos produtos que utilizam.
Além disso, há descontos para quem se compromete com certos níveis de uso durante um período específico. Quanto maior for o compromisso de uso assumido, maior será o desconto oferecido.
A unidade de medida utilizada para precificação é a Unidade do Databricks (DBU), uma unidade normalizada de poder de processamento na plataforma. O número de DBUs consumido por uma carga de trabalho é determinado pela métrica de processamento, incluindo os recursos de computação utilizados e a quantidade de dados processados.
Por fim, os preços do Databricks e da infraestrutura de nuvem podem variar conforme a região e o provedor de serviços em nuvem. É possível fazer um teste gratuito de 14 dias.
Ainda, você pode usar a calculadora de preços para ter uma estimativa de quanto irá gastar conforme suas necessidades de uso.
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Perguntas frequentes
O Databricks é uma plataforma baseada em nuvem que permite processar e transformar grandes volumes de dados. Desenvolvida pelos criadores originais do Delta Lake, Apache Spark e MLflow, oferece recursos para análise de dados, engenharia de dados, machine learning e inteligência artificial.
Desenvolvedores e cientistas de dados são os principais usuários do Databricks.
Os preços do Databricks são baseados no modelo de pagamento conforme o uso. Os clientes pagam pelos produtos que utilizam, sendo medidos em Unidades do Databricks (DBUs), que representam o poder de processamento consumido.