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Databricks 解释：

Databricks 不是传统意义上的数据库，而是一个基于云的数据湖屋（Data Lakehouse）平台，结合了数据湖的灵活性与数据仓库的结构化查询能力。它专为大数据处理、机器学习（ML）、人工智能（AI）和数据分析设计，广泛用于企业数据工作负载。Databricks 由 Apache Spark 的创建者开发，运行在云平台（如 AWS、Azure、Google Cloud）上，提供统一的数据处理、分析和 AI 工作流。

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. [b]Databricks 是什么？[/b]

• 定义：Databricks 是一个云原生平台，基于 Apache Spark，提供数据工程、数据科学、机器学习和分析的统一环境。它支持数据湖屋架构，整合数据湖（存储原始、半结构化数据）和数据仓库（结构化 SQL 查询）。
• 核心组件：
  • Delta Lake：开源存储层，内置于 Databricks，提供 ACID 事务、时间旅行（版本控制）和高性能查询。
  • Databricks SQL：SQL 分析引擎，支持结构化数据查询，类似传统数据库。
  • MLflow：用于管理机器学习生命周期（实验、模型部署）。
  • Collaborative Notebooks：支持 Python、SQL、Scala、R，适合团队协作。
  • Databricks Runtime：优化的 Spark 引擎，包含 GPU 支持和预装库。
• 部署：运行在 AWS, Azure, 或 Google Cloud，托管集群（Databricks-managed 或用户自定义）。
• 用途：数据 ETL（提取、转换、加载）、实时分析、AI 模型训练、BI 仪表板。

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不是传统数据库：Databricks 不像 SQL Server、PostgreSQL 或 Oracle 那样是关系型数据库管理系统（RDBMS）。它不直接存储数据，而是管理数据湖中的文件（e.g., Parquet、CSV）并提供 SQL 查询接口。

类似数据库的功能：通过 Delta Lake 和 Databricks SQL，Databricks 支持类似数据库的表结构、SQL 查询和事务管理，但底层依赖分布式存储（如 S3、Azure Data Lake）。

定位：更像一个数据处理和分析平台，适合大规模、异构数据，而非单一数据库。

 

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2. [b]Databricks 的关键功能[/b]

• 数据湖屋：结合数据湖（低成本存储）和数据仓库（结构化查询），支持批处理、流处理和 ML。
• Delta Lake：提供表管理、索引、事务（ACID），类似数据库但基于文件存储。
• SQL 分析：Databricks SQL 支持 BI 工具（如 Tableau）连接，执行复杂查询。
• 机器学习：内置 MLflow 和 AutoML，适合预测分析（e.g., 你的 t_cc_atsbucketsforecast 数据）。
• 多语言支持：Python、SQL、Scala、R，适合开发者和数据科学家。
• 云集成：无缝连接 AWS S3、Azure Data Lake、Google BigQuery，兼容你的 Microsoft Fabric 环境。
• 安全性：支持单点登录（SSO）、角色访问控制（RBAC），可与 Delinea 集成。

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3. [b]与数据库的对比[/b]

特性Databricks ---------------- 传统数据库 (e.g., SQL Server, PostgreSQL)

数据存储文件系统（e.g., S3, Delta Lake） ----- 关系表（行/列存储）
查询语言SQL, Python, Scala, R ----- SQL
事务支持Delta Lake 提供 ACID ----- 原生 ACID 事务
规模横向扩展，处理 PB 级数据 ------ 纵向扩展，适合 GB-TB 级数据
用途数据湖、分析、ML、ETL ------ 事务处理、OLTP、结构化查询
部署云原生（AWS, Azure, GCP） ------ 本地或云（VM、Kubernetes）
BI 集成支持 Tableau、Power BI ------ 原生支持 Tableau、SQL Server 集成



关键区别：

Databricks 专注于分布式大数据处理，而 SQL Server/PostgreSQL 更适合事务性工作负载。

Databricks 的 Delta Lake 提供类似数据库的功能，但底层是文件存储，适合非结构化/半结构化数据。