2025-03-21（DS复习）： Databricks 的技术架构

Databricks 是一个基于云的数据分析和人工智能平台，旨在简化大数据处理、机器学习和数据工程任务。其技术架构结合了分布式计算、数据湖、数据仓库和机器学习的能力，提供了一个统一的数据分析平台。以下是 Databricks 技术架构的详细介绍：

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1. Databricks 的核心组件

1.1 Databricks Runtime

• 基于 Apache Spark：

  • Databricks Runtime 是 Databricks 的核心计算引擎，基于 Apache Spark 构建，并对其进行了深度优化。

  • 提供了高性能的分布式计算能力，支持批处理、流处理、机器学习和图计算。

• 优化与增强：

  • Photon 引擎：Databricks 自研的原生向量化执行引擎，显著提升了 SQL 和 DataFrame 操作的性能。

  • 自动优化：包括动态分区剪枝、自动缓存、查询优化等，减少用户手动调优的工作量。

• 多语言支持：

  • 支持 Python、Scala、SQL、R 等多种编程语言。

1.2 Delta Lake

• 数据湖存储层：

  • Delta Lake 是 Databricks 的开源存储层，构建在现有数据湖（如 S3、ADLS、GCS）之上。

  • 提供了 ACID 事务、数据版本控制、模式管理等功能，解决了传统数据湖的痛点。

• 流批一体：

  • 支持批处理和流处理的无缝集成，用户可以使用相同的 API 处理实时数据和历史数据。

1.3 MLflow

• 机器学习生命周期管理：

  • MLflow 是 Databricks 的开源机器学习平台，支持模型训练、部署和监控。

  • 主要组件包括：

    • MLflow Tracking：记录实验参数、指标和模型。

    • MLflow Projects：打包和共享机器学习代码。

    • MLflow Models：管理模型部署。

    • MLflow Registry：管理模型版本和生命周期。

1.4 Databricks Workspace

• 协作平台：

  • Databricks Workspace 是一个基于 Web 的协作平台，支持数据工程师、数据科学家和业务分析师协同工作。

  • 主要功能包括：

    • Notebooks：支持交互式数据分析和代码开发。

    • Jobs：支持调度和运行批处理任务。

    • Dashboards：创建和共享数据可视化仪表盘。

    • Libraries：管理依赖库和环境。

1.5 Databricks SQL

• SQL 分析：

  • Databricks SQL 提供了一个高性能的 SQL 引擎，支持交互式查询和 BI 工具集成。

  • 主要功能包括：

    • SQL Endpoint：提供低延迟的 SQL 查询服务。

    • Dashboard：创建和共享 SQL 查询结果的可视化仪表盘。

    • Alerts：设置查询结果的告警规则。

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2. Databricks 的架构层次

2.1 存储层

• 云存储：

  • Databricks 支持多种云存储服务，如 Amazon S3、Azure Data Lake Storage (ADLS)、Google Cloud Storage (GCS)。

• Delta Lake：

  • 在云存储之上构建 Delta Lake，提供可靠的数据管理和高性能查询。

2.2 计算层

• 集群管理：

  • Databricks 提供了自动化的集群管理功能，用户可以根据需求创建、扩展和终止集群。

• 任务调度：

  • 支持批处理任务、流处理任务和机器学习任务的调度和执行。

2.3 数据管理层

• 数据目录：

  • Databricks 提供了统一的数据目录（Unity Catalog），支持数据发现、权限管理和数据血缘追踪。

• 数据治理：

  • 支持数据模式管理、数据质量检查和数据版本控制。

2.4 应用层

• Notebooks：

  • 支持交互式数据分析和代码开发。

• Jobs：

  • 支持批处理任务的调度和执行。

• MLflow：

  • 支持机器学习模型的开发、部署和监控。

• SQL Analytics：

  • 支持 SQL 查询和 BI 工具集成。

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3. Databricks 的关键技术

3.1 分布式计算

• Apache Spark：

  • Databricks 基于 Apache Spark 提供了高性能的分布式计算能力。

• Photon 引擎：

  • Databricks 自研的原生向量化执行引擎，显著提升了 SQL 和 DataFrame 操作的性能。

3.2 数据湖与数据仓库融合

• Delta Lake：

  • 将数据湖的灵活性与数据仓库的可靠性结合起来，提供了统一的数据管理平台。

3.3 机器学习与 AI

• MLflow：

  • 提供了完整的机器学习生命周期管理工具。

• AutoML：

  • Databricks 提供了自动机器学习功能，帮助用户快速构建和优化模型。

3.4 数据治理与安全

• Unity Catalog：

  • 提供了统一的数据目录和权限管理功能。

• 数据血缘：

  • 支持数据血缘追踪，帮助用户了解数据的来源和转换过程。

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4. Databricks 的部署模式

4.1 公有云

• AWS：

  • Databricks 在 AWS 上提供了完全托管的服务，支持与 S3、Redshift 等服务的集成。

• Azure：

  • Databricks 在 Azure 上提供了与 ADLS、Synapse 等服务的深度集成。

• GCP：

  • Databricks 在 GCP 上提供了与 BigQuery、GCS 等服务的集成。

4.2 私有云

• Databricks on Kubernetes：

  • 支持在 Kubernetes 上部署 Databricks，适用于私有云和混合云场景。

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5. Databricks 的优势

5.1 统一的数据平台

• 提供了从数据工程、数据分析到机器学习的统一平台，简化了数据架构。

5.2 高性能计算

• 通过 Photon 引擎和自动优化技术，提供了高性能的分布式计算能力。

5.3 数据治理与安全

• 提供了强大的数据治理和安全功能，确保数据的可靠性和合规性。

5.4 开放与可扩展

• 支持多种开源工具和云服务，避免了厂商锁定。

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6. Databricks 的使用场景

6.1 数据工程

• 支持大规模数据清洗、转换和加载（ETL）。

6.2 数据分析

• 支持交互式数据分析和 SQL 查询。

6.3 机器学习

• 支持机器学习模型的开发、部署和监控。

6.4 实时数据处理

• 支持流式数据的实时处理和分析。

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总结

Databricks 的技术架构结合了分布式计算、数据湖、数据仓库和机器学习的能力，提供了一个统一的数据分析平台。通过 Databricks Runtime、Delta Lake、MLflow 等核心组件，Databricks 能够满足数据工程、数据分析、机器学习和实时数据处理等多种场景的需求。其高性能、易用性和开放性使其成为现代数据架构中的重要组成部分