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

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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

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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

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

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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