超详攻略！Databricks 数据洞察 - 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析

简介： 5分钟读懂 Databricks 数据洞察

开源大数据社区 & 阿里云 EMR 系列直播 第四期

主题：Databricks 数据洞察 - 企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析
讲师：棕泽，阿里云技术专家，计算平台事业部开放平台-生态企业团队负责人

内容框架：

Databricks 数据洞察产品介绍
功能介绍
典型场景
客户案例
产品Demo

一、Databricks 数据洞察产品介绍

1、 Databricks 公司简介
2、 什么是阿里云 Databricks 数据洞察产品
01\ Databricks 公司简介

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① ApacheSpark 创始公司，也是 Spark 的最大代码贡献者，Spark 技术生态背后的商业公司。
在2013年，由加州大学伯克利分校 AMPLab 的创始团队 ApacheSpark 的创建者所成立。

② 核心产品和技术，主导和推进 Spark 开源生态
ApacheSpark、DeltaLake、Koalas 、MLFlow、OneLakehousePlatform

③ 公司定位
Databricksis the Data + AI company，为客户提供数据分析、数据工程、数据科学和人工智能方面的服务，一体化的 Lakehouse 架构
开源版本 VS 商业版本：公司绝大部分技术研发资源投入在商业化产品
多云策略，与顶级云服务商合作，提供数据开发、数据分析、机器学习等产品，Data+AI 一体化分析平台
④ 市场地位
科技独角兽，行业标杆，领导Spark整体技术生态的走向及风向标
2021年最受期待的科技上市公司

02\ Databricks 公司估值及融资历史

（来源 Databricks 官网）
① 2019年10月G轮，估值 $ 6.2 Billion
② 2021年2月初F轮，估值 $ 28 Billion

  • 本轮融资，三大云服务商 AWS、GCP、MSAzure 以及 Salesforce 都进行了跟投——足以看到云厂商对 Databricks 的发展的重视
  • 上市预期：计划 IPO 在2021年——多方预测 Databricks 上市之时其估值可能达到350亿美元，甚至是高达500亿美元

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03\ Databricks 和阿里云联手打造的高品质 Spark 大数据分析平台

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  • Apache Spark 背后的商业公司，Spark 创始团队，美国科技独角兽
  • 在全球拥有5,000多个客户和450多个合作伙伴，品牌认知强
  • 2020年，在 Gartner 发布的数据科学和机器学习（DSML）平台魔力象限报告中，位于领导者象限

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04\ Databricks + 阿里云 = Databricks 数据洞察

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产品核心：

  • 基于商业版 Spark 的全托管大数据分析& AI 平台
  • 内置商业版 Spark 引擎 Databricks Runtime ，在计算层面提供高效、稳定的保障
  • 与阿里云产品集成互通，提供数据安全、动态扩容、监控告警等企业级特性

产品引擎与服务：

  • 100% 兼容开源 Spark，经阿里云与 Databricks 联合研发性能优化
  • 提供商业化 SLA 保障与7*24小时 Databricks 专家支持服务

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DDI 产品能力核心构件
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产品关键信息与优势
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二、DDI 产品功能介绍

1、整体架构
2、引擎能力
3、性能
4、功能
5、成本

01\ 阿里云 Databricks 数据洞察 (DDI) 架构

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02\ 引擎：企业级性能优化，提升计算引擎效率和数据读写效率

企业级高性能、稳定性、可靠性
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03\ 企业级 Databricks Runtime vs 社区版 Open Source Spark

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04\ 基于计算存储分离的架构，HDFS vs OSS 成本的对比

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05\ 基于 JindoFS 进行 OSS 访问优化加速，优化数据访问性能

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06\ 交互式分析 Notebook ，聚集数据

优化的 Apache Zeppelin

  • 多语言支持
  • Scala、Python、Spark SQL、R
  • 交互式分析
  • 数据可视化
  • 集成调度能力
  • 一站式开发平台
  • 多用户协作开发

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07\ 数据开发作业提交 & 工作流调度

  • 支持 jar 包提交作业及作业调度能力
  • 支持 Spark/Spark Streaming/Notebook
  • 不同作业类型工作流混合调度
  • 支持调度运维、审计日志、版本控制等

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08\ 丰富的数据源支持

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09\ 元数据管理

三种元数据选择的方式
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三、典型场景

1、客户存在的痛点问题及 DDI 如何解决
2、Lambda 架构到批流一体架构
3、Lakehouse 架构的演进
4、DDI 在阿里云中产品的组合

01\ 开源大数据平台客户普遍存在的痛点问题

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02\ Databricks 数据洞察在四大场景帮助客户提升生产效率

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03\ Delta Lake 的项目背景以及要解决的问题

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04\ 大数据发展进入 Lake House 时代

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05\ 使用 DDI 构建批流一体数仓，简化复杂架构

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06\ DDI 在阿里云产品中的组合

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07\ Databricks 数据洞察典型架构

DDI 与阿里云产品深度集成（典型场景）

数据获取

接收实时产生的流式数据和外部云存储上批量数据。

数据 ETL

持续高效地处理增量数据，支持数据的回滚和删改，提供 ACID 事务性保障。

BI报表数据分析 & 交互式分析

支持 Ad hoc 查询，Notebook 可视化分析，无缝对接多种BI分析工具。

AI数据探索

支持机器学习，Mllib 等 Spark 生态 AI 场景。

上下游网络打通

如上游对接 Kafka、OSS、EMR HDFS 等等，下游承接 Elasticsearch、RDS、OSS 存储等。

四、典型场景客户案例介绍

1、基智科技（STEPONE）自建上云案例
2、工业制造头部公司数据分析案例

客户案例 01：基智科技（STEPONE）Databricks 上云迁移

本架构描述利用 Databricks 数据洞察 解决客户大数据计算问题：

  • 数据存储：自建 Hive数仓-》OSS （降低存储成本，同时做计算存储分离）
  • 大数据分析：自建 CDH -》Databricks 数据洞察（全托管 Spark ，高性能 Runtime 引擎，Notebook 交互式分析，工作流 DAG 调度， Python 库的安装方便等）
  • 元数据：自建 CDH -》RDS MySQL 自建元数据库或使用 DDI 统一元数据库
  • 数据迁移：使用 DistCp 或 JindoDistCp 将数据迁移到 OSS，数据结果同步继续使用Sqoop 定时任务

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客户成本收益分析

  • 全托管 Spark 集群免运维，节省人力成本（省1运维+ 1大数据，此外免去性能调优）
  • 相比自建机器资源多了3倍，此外算上 Databricks Runtime 相比开源 spark 来说（预估3倍），整体性能提升9倍
  • Notebook 交互式分析+ DAG 工作流调度，提升数据开发/分析体验
  • 技术方案统一，计算存储分离方案 OSS 存储节省客户存储成本，并为以后数据湖、多计算架构铺路
  • Delta Lake 解决了客户增量数据更新的问题

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客户案例 02：工业制造头部空调公司– 大数据分析方案架构

  • 数据收集/存储: 接收实时产生的流式数据和外部云存储上批量数据
  • 数据 ETL：持续高效地处理增量数据，支持数据的回滚和删改，提供 ACID 事务性保障
  • BI数据分析&交互式分析: 支持查询，Notebook 可视化分析，无缝对接多种BI分析工具
  • 数据科学：支持机器学习/深度学习
  • ⽣态对接：如上游对接 Kafka、OSS、EMR HDFS 等等，下游承接 Elasticsearch、RDS、OSS 存储等

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    Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
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