Databricks工作負載類型：功能比較

Databricks提供了三種“計算”類型，每種類型都為不同類型的工作負載設計：

  • 工作燈計算：在Databricks平台上使用開源Spark Runtime在作業燈簇上運行Databricks作業。Beplay体育安卓版本

  • 工作計算：通過Databricks的優化運行時運行Databricks作業，以提高性能和可伸縮性。

  • 通用計算：在全功能群集上運行任何工作負載，包括交互式數據科學和分析，通過JDBC/ODBC進行BI工作負載，MLFLOW實驗，Databricks作業等。

該表顯示了每種計算類型的可用功能。

特征

工作燈計算

工作計算

通用計算

托管的Apache Spark

X

X

X

Apache Spark群集用於在Databricks平台上運行生產作業，並進行警報和重試。Beplay体育安卓版本

圖書館的工作安排

X

X

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易於運行的生產作業，包括帶有監視的流媒體和用於運行庫的調度程序。

筆記本的工作安排

X

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能夠使用Scala，Python，R和SQL筆記本和筆記本工作流程安排作業。

自動駕駛群

X

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易於管理和具有成本效益的群集，並自動對計算和實例存儲，簇的自動啟動和終止。

ML的Databricks運行時

X

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開箱即用的ML框架，包括Spark/Horovod集成；XGBOOST，TENSORFLOW，PYTORCH和KERAS支持。

托管的MLFlow

X

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在Databricks平台上運行MLFLOW，以簡化端到端Beplay体育安卓版本ML生命周期，並使用MLFlow遠程執行和托管跟蹤服務器。您甚至可以從Databricks外部運行MLFLOW（使用可能受到限製）。

Delta Lake帶有三角洲引擎

X

X

強大的管道可提供幹淨，高質量的數據支持高性能批次和流媒體分析。Databricks上的Delta Lake提供酸性交易，模式管理，批處理/流讀/寫支持以及數據版本以及Delta Engine的性能優化。

交互式簇

X

用於多個用戶的高頻率模式和分析的持續群集。

筆記本和協作

X

使用Scala，Pythonbeplay娱乐ios，SQL和R Notebooks在分析師和其他同事之間啟用高度協作和生產的工作，這些筆記本可提供一單擊可視化，交互式儀表板，修訂曆史記錄和版本控製集成（Github，Bitbucket）。

生態係統整合

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RSTUDIO®集成以及通過JDBC/ODBC的一係列第三方BI工具。

有關按計算類型定價的信息，請參閱AWS定價。