Databricks
Databricks 概要
Section titled “Databricks 概要”Databricks は、大規模データ処理・分析・機械学習・ AI 開発をクラウド上で統合的に行えるデータ分析プラットフォーム。 Apache Spark の開発者が中心となって設立。
- 大量データの高速集計・分析
- SQL による BI 分析対応
データエンジニアリング
Section titled “データエンジニアリング”- ETL / ELT パイプライン構築
- バッチ処理・ストリーミング処理
機械学習・ AI
Section titled “機械学習・ AI”- モデルの学習・評価・管理（MLOps）
- Python 中心（scikit-learn, PyTorch など）
チーム共同作業
Section titled “チーム共同作業”- Notebook ベースの開発
- 複数人での同時編集・コメント
Apache Spark ベース
Section titled “Apache Spark ベース”- 分散処理による高いスケーラビリティ
- TB〜PB 級データ対応
Notebook 環境
Section titled “Notebook 環境”- 言語混在可能（SQL / Python / Scala / R）
- 分析から本番処理まで一貫
Lakehouse アーキテクチャ
Section titled “Lakehouse アーキテクチャ”- Data Lake と Data Warehouse の統合
- Delta Lake による信頼性確保
- ACID トランザクション
- タイムトラベル（過去状態参照）
クラウド対応状況
Section titled “クラウド対応状況”- Azure Databricks
- AWS Databricks
- Google Cloud Databricks
各クラウド上に構築・運用可能。
他製品との比較
Section titled “他製品との比較”Snowflake
Section titled “Snowflake”- Databricks は AI/ML ・非構造データに強い
BigQuery
Section titled “BigQuery”- Databricks は Spark による柔軟な処理が可能
Hadoop
Section titled “Hadoop”- Databricks は運用負荷が低い
Jupyter Notebook
Section titled “Jupyter Notebook”- Databricks は分散処理・本番運用向き
大規模データと AI を「分析から運用まで」一気通貫で扱える統合データプラットフォーム。