Als gebruiker van Databricks bent u waarschijnlijk bekend met de kernmogelijkheden voor big data verwerking en machine learning. Maar naast functies zoals Spark clusters en notebooks, biedt Databricks een reeks krachtige tools die veel gebruikers niet gebruiken. Deze verborgen functies kunnen uw productiviteit, codekwaliteit en efficiëntie drastisch verbeteren. Databricks is meer dan alleen een "Spark notebook running platform".
Hier zijn vijf Databricks functies die het verdienen om in je project gebruikt te worden.
1. Delta Levende Tabellen (DLT)
De meeste gebruikers van Databricks houden het bij het gebruik van notebooks en geplande taken. Delta Live Tables kunnen echter zeer nuttig zijn bij het bouwen van je datapijplijn.
Wat het doet: Met DLT kunt u uw datatransformaties declareren met behulp van eenvoudige SQL of Python, en Databricks zorgt automatisch voor de orkestratie, foutafhandeling en bewaking van de datakwaliteit.
Waarom u zich zorgen moet maken: In plaats van code te schrijven voor foutafhandeling, afhankelijkhedenbeheer en monitoring, kunt u zich puur richten op de business logica. DLT maakt automatisch gegevenslijngrafieken, implementeert controles op gegevenskwaliteit en zorgt voor incrementele verwerking.
Bekijk de officiële documentatie over DLT hier.
2. Databricks Activabundels
Veel teams worstelen met het consistent inzetten van Databricks resources in verschillende omgevingen. Ze maken handmatig jobs, clusters en notebooks aan in elke workspace, wat leidt tot verschillende ontwikkelomgevingen die kunnen leiden tot een breed scala aan problemen.
Wat het doet: Met Asset Bundles kunt u uw volledige Databricks implementatie - jobs, clusters, notebooks, bibliotheken - als code definiëren met behulp van YAML-configuratiebestanden. Je kunt dan consistent implementeren in ontwikkel-, staging- en productieomgevingen.
Wat maakt het uit? Dit brengt de juiste software engineering praktijken naar uw data workflows. U krijgt versiebeheer voor uw infrastructuur, reproduceerbare implementaties en de mogelijkheid om wijzigingen terug te draaien als er iets misgaat.
3. Databricks SQL zonder server
Te veel gebruikers maken standaard compute clusters aan voor snelle analytische queries, zelfs als ze maar een paar SQL statements hoeven uit te voeren. Dit leidt tot onnodige kosten en zorgt ervoor dat je lang moet wachten voordat het cluster is ingericht.
Wat het doet: SQL Serverless biedt directe query-uitvoering zonder infrastructuurbeheer. Het is geoptimaliseerd voor BI workloads en schaalt automatisch op basis van de complexiteit van de query.
Waarom u zich zorgen moet maken: Nul wachttijd betekent dat uw query's onmiddellijk beginnen uit te voeren. U betaalt alleen voor wat u gebruikt en de service optimaliseert automatisch de queryprestaties. Perfect voor dashboards, rapporten en verkennende gegevensanalyse.
4. Databricks Workflows met meerdere taken
De meeste gebruikers maken taken aan die bepaalde notebooks in een bepaalde volgorde uitvoeren. Databricks Workflows ondersteunt echter taken met meerdere taken met voorwaardelijke logica, parallelle uitvoering en verschillende rekenvereisten voor elke taak.
Wat het doet: Je kunt geavanceerde workflows maken die notebooks, Python scripts, SQL queries en zelfs externe tools combineren. Taken kunnen parallel of na elkaar worden uitgevoerd, met voorwaardelijke vertakkingen op basis van bepaalde resultaten.
Wat maakt het uit? Dit elimineert de noodzaak voor externe orkestratie tools zoals Airflow voor sommige use cases. Je kunt complexe data pipelines volledig binnen Databricks bouwen, met ingebouwde monitoring, alerting en retry logica. Ik zeg niet dat je je orkestratietool moet weggooien, maar denk aan deze functie de volgende keer dat je een pipeline opzet en kijk hoe dat voelt.
5. Databricks verbinden
Dit is geen functie die je per se zou moeten gebruiken, maar het is wel een sterke persoonlijke voorkeur. De meeste gebruikers gebruiken de standaard notebookinterface, maar met Databricks Connect kunt u uw favoriete lokale IDE (VS Code, PyCharm) gebruiken terwijl u uw code uitvoert op Databricks-clusters. U krijgt het beste van twee werelden: vertrouwde ontwikkeltools met de rekenkracht van Databricks.
Wat het doet: Verbind uw lokale ontwikkelomgeving direct met Databricks clusters. Schrijf code in uw favoriete IDE met volledige autocomplete, debugging en versiebeheer, terwijl de uitvoering gebeurt op uw Databricks cluster met toegang tot al uw gegevens en bibliotheken.
Wat maakt het uit? U hoeft niet meer te schakelen tussen uw IDE en Databricks notebooks. U kunt de juiste debugging tools en versiebeheer gebruiken die u kent. Het is vooral krachtig voor het ontwikkelen van complexe applicaties of wanneer u Databricks code moet integreren met andere systemen.
Klein beginnen
Ik zeg niet dat je elke functie in je Databricks project moet implementeren. Het is belangrijk om klein te beginnen en wat experimenten te doen met een laag risico. Kies één functie die een actueel probleem in je workflow aanpakt en implementeer een proof of concept. Zodra je de waarde ziet, kun je het verder implementeren.
Welke van deze functies ga je als eerste proberen? Begin met de functie die je grootste huidige probleem oplost en je zult snel ontdekken hoeveel productiever en betrouwbaarder je dataworkflows kunnen worden. Ik ben benieuwd of je iets hebt geleerd van mijn blog. Wees niet verlegen en neem contact met me op via LinkedIn of stuur me een e-mail!
