Databricks 平台介绍 — 在一个平台上实现您的所有数据、分析和 AI
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Databricks 平台介绍 — 在一个平台上实现您的所有数据、分析和 AI
每张幻灯片页面的详细视图，包括布局、关键内容和视觉元素。
标题页 — 在一个平台上实现所有数据、分析和 AI。作者：Alex Ivanichev，2022 年 3 月
左对齐标题，带作者/日期，右侧为几何照片拼贴
DataBricks 是一个统一且开放的数据和分析平台。构建于开源之上：Apache Spark, Delta Lake, MLflow, 和 Koalas
珊瑚色背景上的居中文本，底部有四个 OSS 标志
可视化导航占位符，显示演示文稿的关键部分
简单的议程布局
章节分隔符，介绍当前数据管理挑战的现状
绿色背景上的居中白色文本
三个孤立的堆栈 — 数据仓库、数据工程、数据科学/ML — 具有断开连接的系统和专有格式。显示数据仓库、数据湖、流式传输和 ML 管道之间的 ETL 流
三列标题，下方为架构流程图
三角形图，显示现代数据团队中的三个关键角色：数据分析师、数据工程师和数据科学家
中心三角形，每个顶点都有角色图标
数据仓库（结构化，数据库图标）与数据湖（非结构化，波浪图标）的可视化比较
两个并排的大图标，带有标签
复杂性的三个维度：数据的两个单独副本（专有与开放），不兼容的接口 (SQL vs Python)，不兼容的安全/治理模型（表与文件）
三个比较行，带有仓库与湖列
一个平台，用于统一所有数据、分析和 AI 工作负载。将数据仓库和数据湖组合成一个支持流式分析、BI、数据科学和机器学习的单层
居中的架构图，数据从仓库和湖流入统一层
现代数据堆栈 (Fivetran → Airflow → dbt → Snowflake → Looker/Tableau) 与 Databricks 生态系统 (Fivetran + 100 工具 → 对象存储 → Auto Ingest → Delta + Spark → Delta Live Tables → Databricks SQL) 的并排比较
两列垂直流程比较
Lakehouse 架构堆栈：底部的云数据湖（Azure、AWS、GCP），开放格式存储，数据处理，安全/治理，以及顶部的基于角色的体验。 优势：lake-first，AI/ML 原生，高可靠性，多云
左侧堆叠式架构图，右侧项目符号
数据 Lakehouse 基础章节的分隔符
深青色背景上的白色文字，带有几何重音形状
Delta Lake 连接数据湖和数据仓库——一种开放的数据管理和治理方法。 主要优势：通过事务实现更好的可靠性，通过索引实现 48 倍的更快处理速度，细粒度的访问控制
三列布局：数据湖图标 | Delta Lake 标志 + 优势 | 数据仓库图标
数据湖上 Lakehouse 架构的开源项目。 具有用于 Spark 的 ACID 事务的存储层。 主要特性：ACID 事务、可扩展元数据、时间旅行、开放格式、变更数据馈送、统一批处理/流式传输、模式强制/演变、审计历史
标题，带有两列项目符号
解决的三个挑战：可靠性和质量 → ACID 事务，性能和延迟 → 高级索引和缓存，治理 → 使用数据目录进行治理
三行，箭头从挑战指向解决方案
事务日志结构：添加文件、删除文件、更新元数据、设置事务、更改协议、提交信息。显示包含 JSON 提交和 parquet 文件添加/删除操作的 _delta_log 目录
顶部项目符号列表，下方两个代码/图表面板
Delta Lake 每 10 次提交生成 Parquet 格式的检查点文件。显示检查点文件结构、listFrom 版本机制以及使用乐观并发的并发读/写处理
两个图表面板，显示文件结构和读/写流程
Bronze-Silver-Gold 奖章架构：Bronze（原始摄取/历史记录）→ Silver（过滤、清理、增强）→ Gold（业务级别聚合）。来源：Kafka、Kinesis、CSV/JSON、Spark。使用者：流分析、BI、数据科学/ML
从左到右的数据流，带有三个数据库层
复杂的真实世界数据管道图，显示多个来源、处理阶段和使用者之间错综复杂的依赖关系。大规模维护质量和可靠性既复杂又脆弱
带有许多交叉虚线的混乱管道图
Databricks Lakehouse Platform 上的数据工程：数据摄取 → 数据转换 → 数据质量管理 → 自动部署和运营 → 可观察性、沿袭和管道可见性。调度和编排。Delta Lake 开放格式存储作为基础
分层平台图，左侧为数据源，右侧为使用者
工作区功能章节的分隔页
珊瑚色背景上的居中文本
集群为数据分析、数据科学或数据工程工作负载提供计算资源。显示集群配置 UI，其中包含 Databricks Runtime 7.5 ML、Spark 3.0.1、Community Optimized 驱动程序类型
顶部为描述文本，下方为全宽 UI 屏幕截图
Web 界面，用于编写和执行代码，其中包含用于文件、表格、可视化和叙述性文本的可运行单元格。显示包含抽样策略内容和修订历史记录的 Notebook
顶部为描述文本，下方为 Notebook 屏幕截图
Auto Loader 以增量方式处理来自云存储（GCS、DBFS）的新数据文件。前后对比：消除了复杂的通知服务 + 消息队列 + Airflow 设置。包括 Scala 代码示例
描述、前后对比图和代码片段
Jobs 在计划的基础上运行 Notebook，用于 ETL、模型构建等。显示 DAG 工作流：Clicks_Ingest → Sessionize + Orders_Ingest → Match → Build_Features → Persist_Features + Train
顶部为描述文本，下方为 DAG 工作流图
用于声明式定义、部署、测试和升级数据管道的框架。显示 DLT 管道 UI，其中包含表依赖关系和事件日志的图形视图
顶部为描述文本，下方为全宽 DLT 管道屏幕截图
与 GitHub、GitLab、Bitbucket 和 Azure DevOps 的存储库级别集成。开发人员可以直接从工作区克隆、管理分支、推送/拉取更改
顶部为描述文本，带有文件浏览器的 Repos UI 屏幕截图
MLflow Model Registry 用于管理 ML 模型的整个生命周期。显示模型版本控制、阶段转换（已存档、生产、暂存）和待处理的请求
顶部为描述文本，带有版本表的 Model Registry 屏幕截图
治理章节的分隔页
珊瑚色背景上的居中文本
图表显示复杂性：4 种数据类型（结构化、半结构化、非结构化、流式传输）× 3 个云 × 单独的安全策略 × 多个输出副本
从数据类型到云，再到安全，最后到输出的流程图
企业需要共享和管理多样化的数据产品：文件、仪表板、模型和表格
一行四个图标，带有标签
集中编目、搜索和发现数据/AI资产。统一的跨云治理模型。与现有企业数据目录集成。使用 Delta Sharing 安全地共享实时数据
左侧为 Unity Catalog 屏幕截图，右侧为四个要点
用于安全数据共享的开放协议：数据提供者 → Delta Lake Table → Delta Sharing Server → Delta Sharing Protocol → 数据接收者 (Power BI, Tableau, Spark, pandas, Java)
从提供者到接收者的从左到右的流程图
ML 工作区章节的分隔符
绿色背景上的居中文本
并排比较：数据仓库 (BI Apps → SQL Engine → 专有存储) vs Data Lakehouse (ML Apps + BI Apps → Python/R + SQL Engine → 具有 OSS 格式的云存储：PNG, UTF-8, Parquet)
两个架构图并排
用于完整 ML 生命周期的数据原生协作解决方案：协作式多语言 Notebooks → 模型训练/调优，模型跟踪/注册，模型服务/监控，自动化/治理 → 开放式多云 Data Lakehouse 和 Feature Store
三层堆叠平台图
四个要求：访问非结构化数据（图像、文本、扩展到 PB 级），开源库（TensorFlow、scikit-learn、R），专用硬件（GPU、云弹性），模型生命周期管理（artifacts、谱系、生产化）
带项目符号的四象限布局
商业智能（SQL、BI 工具、大数据、数据仓库），数据科学（R、SAS、Python、统计分析、小型数据集），机器学习（Python、深度学习、GPU、大型数据集、非结构化数据）。ML 部分以青色边框突出显示
带角色图标的三列比较
ML 处理非结构化数据，需要海量数据集，使用开源 DataFrames（而非 SQL），输出模型（而非报告），有时需要专用硬件 (GPU)
左侧项目符号列表，右侧大型齿轮/人物图标
用于在 Lakehouse 上训练和运行模型的开放工具。模型也是数据。用于 MLOps 的 MLflow：跟踪/管理模型数据、谱系、输入；将模型部署为 Lakehouse 服务
左侧项目符号列表，右侧送货卡车图标
表格管理结构化的模型输入，但缺乏：上游沿袭、下游沿袭、模型调用者集成和实时访问。Feature store 解决了这些差距
左侧为项目符号列表，右侧为数据库图标
章节分隔符 — 使用 ANSI SQL 和内置的查询编辑器、警报、可视化和交互式仪表板查询数据湖数据
绿色背景上的居中文本和描述
具有自动完成、表格浏览器和端点连接的 SQL 查询编辑器。显示带有列建议的 NYC 出租车数据集查询
顶部的描述文本，下方为查询编辑器屏幕截图
SQL 仪表板结合了可视化效果：产生的现金（$16M）、销售数量（103K）、月度增长（13%）、平均购物篮（$154）、客户摘要地图、每日金额图表、产品类别饼图
具有多种小部件类型的全宽仪表板屏幕截图
当计划的查询结果满足阈值时，警报会发出通知。显示警报创建 UI、具有触发/OK 状态的警报列表以及具有目标（Pops、Platform、Test Webhook）的通用警报配置
顶部的描述文本，网格中的四个 UI 屏幕截图
查询历史记录显示通过 SQL 端点执行的 SQL 查询，并包含执行详细信息：持续时间细分（优化 35%，执行 64%，提取 1%）、返回的行数、读取的字节数
顶部的描述，侧边栏 + 查询列表 + 详细信息面板屏幕截图
带有 Databricks 品牌的结束幻灯片
深青色背景上带有几何形状的简单感谢文本
关于此幻灯片和基础演示文稿内容的常见问题。
Databricks 是一个统一且开放的数据平台，它将数据仓库和数据湖的最佳特性组合成一个 Lakehouse 架构。它支持在一个平台上进行数据工程、数据科学、机器学习和 SQL 分析，该平台构建在 Apache Spark、Delta Lake 和 MLflow 等开源技术之上。
这 46 页的幻灯片涵盖：当前的数据管理挑战、Data Lakehouse 概念、Delta Lake 基础（ACID 事务、检查点、medallion 架构）、Databricks 工作区功能（集群、notebook、作业、repos、模型、Delta Live Tables、AutoLoader）、使用 Unity Catalog 和 Delta Sharing 进行数据治理、ML 工作区和 MLOps 以及 SQL Analytics 工作区（查询、仪表板、警报）。
本次演示是为希望了解 Databricks 平台的数据工程师、Data Scientist、数据分析师和技术决策者设计的。它既可以用作销售支持工具，也可以用作团队评估或采用 Databricks 的教育性入职资源。
演示文稿包含一个直接比较，显示现代数据栈需要多个单独的工具（Fivetran、Airflow、dbt、Snowflake、Looker、Tableau），而 Databricks 生态系统将这些工具整合到一个统一的平台中，该平台具有 Auto Ingest、Delta + Spark、Delta Live Tables 和 Databricks SQL。
Delta Lake 是一个开源存储层，它将 ACID 事务、可扩展的元数据处理以及统一的批处理/流处理引入数据湖。它通过索引、用于数据版本控制的时间旅行、模式强制执行和细粒度的访问控制提供 48 倍更快的数据处理——使数据湖与数据仓库一样可靠。
是的，演示文稿包含真实的 Databricks UI 屏幕截图，用于集群、notebook、AutoLoader、作业、Delta Live Tables、repos、MLflow Model Registry、SQL 查询、仪表板、警报、查询历史记录和 Unity Catalog——提供平台的真实视图体验。
是的，PPTX 文件是完全可编辑的。您可以更新数据、添加您的公司背景、修改架构图，并为您的特定受众自定义内容——无论是用于销售演示、内部培训还是技术演示。
Databricks 是 multi-cloud 的，并且适用于 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud。演示文稿强调了这种 multi-cloud 功能是一个关键优势，您的数据使用开放格式存储在您自己的云数据湖中。
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