Reseñas y detalles del producto de Azure Databricks

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.

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.

Es muy fácil de usar y no necesitamos gestionar la configuración del clúster ya que está adecuadamente automatizada.

Es utilizado por científicos de datos e ingenieros de datos para la transformación de datos y la extracción, transformación y carga (ETL).

Me gusta la interfaz gráfica de usuario y me permite usarla con plataformas en la nube de Azure.

También es menos costoso que otras herramientas como Snowflake. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando lo estamos utilizando con un conjunto de datos grande, se vuelve costoso. Y lo principal que no me gusta es la mayor dependencia del proveedor de nube Microsoft Azure. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de escribir programas y ejecuta todos los scripts, aplicación fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todo bien, se estaba actualizando día a día, convirtiéndose en una herramienta gratuita y sin estrés para cada usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay muchas herramientas ETL, pero nada se acerca a Databricks. Podemos tener un número n de transformaciones complejas que se pueden realizar en los cuadernos de Databricks usando pyspark y el catálogo de Unity es la mejor característica. El soporte al cliente es muy bueno, tuve que conectarme con ellos para algunas integraciones externas como Prefect. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El costo es mayor, pero si tienes políticas adecuadas en su lugar como organización y tienes control sobre el uso del clúster, entonces se puede superar fácilmente el alto costo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Its big data processing capablity and multiple language interface in one notebook Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Workflows monitoring and ui is not mature enough to handle multiple pipeline exceution Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una plataforma única que abarca la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Personas en diferentes roles, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de datos, pueden trabajar juntos de manera conveniente en ella. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay un problema que realmente espero que puedan solucionar. La configuración del panel de widgets de los cuadernos por defecto es "Ejecutar comandos accedidos", lo cual encuentro realmente inconveniente. Sugiero encarecidamente que lo cambien a "No hacer nada". Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mejor parte de Databricks es que podemos usar muchos lenguajes como SQL, Python, Scala en la misma plataforma para nuestro trabajo, en segundo lugar, la interfaz de usuario es la mejor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como tal, nada, solo siento un inconveniente y es que no tienen su propio almacenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está diseñado para ingenieros. Hace que el acceso al clúster en la nube sea muy conveniente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces es difícil entender el costo total. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de usar, no hay necesidad de preocuparse por las configuraciones del clúster.

Es ampliamente utilizado en Azure para la transformación de datos y trabajos de ETL.

Es útil para proyectos de ingeniería de datos y ciencia de datos.

Se están implementando tecnologías nuevas y mejoradas como análisis unificado, autoloader e integración de servicios de aprendizaje automático.

Podemos usarlo para la transmisión de datos en tiempo real utilizando Apache Kafka y transmisión estructurada.

En términos de costo, es menor en comparación con otras herramientas como Snowflake. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es más dependiente del proveedor de nube de Microsoft Azure.

Es más costoso cuando intentamos mover el gran conjunto de datos dentro y alrededor de la nube de Azure.

El equipo de soporte toma menos acciones, cada vez que levantamos tickets por cualquier problema en Databricks nos piden que escalemos para que llegue a un equipo superior y luego ellos tomen acción sobre los problemas, por lo que el equipo de soporte avanza muy poco.

Otras herramientas están más optimizadas y son más amigables para el usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.