Unified Data & AI Platform auf Apache Spark-Basis. Databricks verbindet Data Engineering (ETL), Data Science (ML-Training) und Analytics in einer einzigen Plattform — mit Notebooks, Workflows und Collaborative Features.
Kosten: Serverless SQL: ca. 0,35 USD/DBU/Stunde; Jobs: ca. 0,40 USD/DBU/Stunde; All-Purpose Compute: ca. 0,40-0,55 USD/DBU/Stunde. Kostenlos für Anfänger mit Community Edition.
Stärken
- Spark-Ökosystem für skalierbare Datenverarbeitung — Petabyte-Datenmengen möglich
- Unified Catalog für Datenverwaltung und Governance — Zugriffskontrolle, Lineage-Tracking
- Delta Lake für ACID-Transactions und Time Travel — Datenversionierung nativ
- Direkte Integration mit Python/SQL/R — keine separate Tool-Verwaltung nötig
- SQL Warehouses und AI Compute — beides in einer Plattform
Einschränkungen
- Komplexe Kostenstruktur (DBU-basiert) — schwer vorab kalkulierbar
- Lernkurve für Teams ohne Spark-Erfahrung — viele neue Konzepte
- Vendor-Lock-in bei Spark und Delta Lake — Migration zu anderen Plattformen aufwändig
- Datenschutz: Community Edition speichert in den USA — für Produktiv-Umgebungen EU-Region erforderlich
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Registriere dich für die kostenlose Community Edition auf databricks.com/product/pricing. Innerhalb von Minuten hast du einen Workspace mit Notebook-Editor.
Schritt 2: Erstelle ein Notebook und schreibe dein erstes Spark-Script — z.B. eine CSV in Spark DataFrame laden, einfache Aggregationen, visualisieren. Die Python-Syntax ist identisch mit lokaler Pandas.
Schritt 3: Definiere deine erste Delta Table — das sind versionierte, ACID-sichere Tabellen, die Schemas ändern können, ohne Daten zu verlieren.
Ein konkretes Beispiel
Ein Maschinenhersteller mit 500GB Maschinendaten täglich: Sensoren senden Zeitreihendaten an S3 (AWS). Databricks lädt täglich alle Daten in eine Delta Table, aggregiert und trainiert ein Predictive-Maintenance-Modell. Mit Spark können sie 500GB in Minuten verarbeiten — mit Pandas-Dateien auf Laptop unmöglich. Kosten: ~2.000 EUR/Monat für den Betrieb.
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