databricks架构

Databricks是一个基于云端的数据平台，它属于数据湖类型，但现在已经扩展到了湖仓一体化的范畴。与Snowflake类似，Databricks也具有自动扩展的功能，集群会根据单个查询和用户并发的实际使用情况，自动扩缩容。Databricks更多重视机器学习、数据科学和数据流使用案例。它支持多种开发语言，因此更适合数据工程师和数据科学家。

Databricks的架构如下：
1. 数据湖存储：Databricks使用云端存储（如AWS S3、Azure Blob Storage）作为数据湖的存储层。数据可以以原始格式存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

2. Databricks Runtime：Databricks Runtime是一个高度优化的运行环境，用于执行数据处理和分析任务。它包含了Apache Spark、Delta Lake和其他必要的库和工具。

3. Databricks Workspace：Databricks Workspace是一个协作环境，用于开发和管理数据工程和数据科学项目。用户可以在Workspace中创建和运行Notebook，编写代码、运行查询和可视化数据。

4. Databricks Cluster：Databricks Cluster是一个计算资源的集合，用于执行数据处理和分析任务。它可以根据需要自动扩缩容，以适应不同的工作负载。

5. Databricks Jobs：Databricks Jobs是用于调度和运行作业的功能。用户可以创建和调度作业，以在指定的时间或事件触发时运行数据处理和分析任务。

6. Databricks Delta：Databricks Delta是一个开源的数据湖引擎，用于管理和加速数据湖中的数据。它提供了ACID事务、数据版本控制和增量数据处理等功能，以提高数据湖的性能和可靠性。

7. Databricks MLflow：Databricks MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，用于跟踪、管理和部署机器学习模型。它提供了实验追踪、模型版本控制和模型部署等功能，以简化机器学习工作流程。