Azure Databricks Reseñas y Detalles del Producto

Azure Databricks es una gran plataforma que ofrece un entorno robusto para consultar grandes conjuntos de datos a través de Apache Spark. Aprecio especialmente lo fácil que es integrar con la cuenta de almacenamiento de Azure y los cuadernos, haciendo que el análisis de grandes datos sea eficiente y escalable. El control de versiones incorporado de Databricks, combinado con la integración fluida con GitHub, facilita la colaboración y la gestión del código. Es una de las mejores configuraciones con las que he trabajado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La configuración y el ajuste del clúster a veces es confusa y lleva mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Azure Databricks nos proporcionó una plataforma unificada para ejecutar nuestras cargas de trabajo de Spark sobre Azure Data Lake Storage Gen2. Pudimos migrar nuestros datos y flujos de trabajo de Hadoop en las instalaciones a la nube con un mínimo de reingeniería. Sus clústeres gestionados, escalado automático, cuadernos y estrecha integración con los servicios de Azure (ADLS, Key Vault, ADF) ahorraron mucho esfuerzo en infraestructura y mantenimiento. Los cuadernos de PySpark hicieron que el desarrollo y la depuración fueran mucho más fáciles en comparación con nuestra configuración anterior. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los tiempos de inicio de los clústeres aún pueden ser lentos para pruebas rápidas. La tarificación se basa en el consumo y puede volverse costosa si los clústeres se dejan en funcionamiento o están mal dimensionados. Algunas características empresariales (por ejemplo, seguridad detallada, monitoreo) requieren configuración adicional. Y en comparación con Hadoop en las instalaciones, hay una curva de aprendizaje para los permisos del espacio de trabajo y la automatización de DevOps. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de Azure Databricks es que es muy fácil de integrar con cualquier nube, RDBMS u otros servicios de software. Es muy fácil de usar e implementar. La frecuencia de uso es muy alta en mi proyecto. Hay muchas características en Azure Databricks. Además, es fácil de integrar con GitLab, Hive, RDBMS, etc., para cualquier proceso de ETC. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me guste de Azure Databricks después de 4 años de experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En Azure Databricks, puedes tener múltiples capas de seguridad en esas tablas, además de que su interfaz de usuario es mucho mejor que la de Teradata. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En Azure Databricks, probablemente el costo es el de la fábrica que la gente pensó, ya que puede ser uno de los factores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es como una tienda única para todo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces el uso de Python con SQL se complica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Están mejorando las características existentes y añadiendo nuevas características para una fácil integración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas características no son muy intuitivas ni fáciles de usar, como crear un ámbito secreto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay muchas cosas, por ejemplo:

1. Una excelente herramienta de Ingeniería de Datos.

2. Soporta múltiples lenguajes como Scala, Python, R y SQL.

3. Soporta trabajo analítico también.

4. Podemos crear y desplegar modelos de aprendizaje automático.

5. Muy rápido ya que está construido sobre Apache Spark.

6. Soporte multilenguaje dentro de un solo cuaderno.

7. El cómputo es extremadamente rápido y hay opciones de clúster disponibles como Clústeres de Propósito General y Clústeres de Trabajo.

8. Funciones como los grupos de clústeres son muy útiles.

9. Usándolo diariamente y amando su interfaz de usuario y funcionalidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy usando Databricks desde 2019 y no tengo quejas ni problemas como tal. Hay un área donde se puede agregar más funcionalidad, que es en el comando FS (Sistema de Archivos). Más funcionalidad puede dar más flexibilidad a los desarrolladores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio lo fácil que fue comenzar a usar Azure Databricks en línea, lo que hizo que la configuración inicial fuera sencilla. La capacidad de crear trabajos que se ejecutan en computación sin servidor ha ahorrado mucho tiempo, acelerando significativamente las tareas de procesamiento. Ejecutar archivos y cuadernos de Python de manera eficiente en esta plataforma mejora mi productividad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que configurar Azure Databricks y conectarlo a Visual Studio Code es bastante desafiante. Además, siento que la velocidad de procesamiento paralelo podría mejorarse, ya que actualmente no cumple con mis expectativas de eficiencia. También encuentro restricciones con el pipeline DLT, ya que limita las palabras clave que puedo usar con SQL, complicando mi flujo de trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Capacidad de ecosistema de datos unificado para DE y ML Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Curva de aprendizaje pronunciada, todavía evolucionando en lo básico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Azure Databricks es su capacidad para proporcionar múltiples servicios para datos como procesamiento, gestión y análisis de datos.

Es utilizado extensamente por ingenieros de datos para la extracción, transformación y carga de datos en el trabajo profesional.

Permite al usuario escribir lógica de transformación básica y avanzada dentro del cuaderno.

Además, el clúster es gestionado automáticamente por el proveedor de servicios, por lo que el usuario no necesita preocuparse por ello.

Y la interfaz gráfica de usuario y la facilidad de uso son simples.

Alto soporte al cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, la estructura de precios crea problemas para las pequeñas empresas. Comenzar un clúster con un conjunto de datos grande lleva más tiempo para comenzar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.