Databricks 懶人包來啦！一篇搞懂統一數據分析跟 AI 平台怎麼玩，讓你秒變數據達人！
在當今數據驅動的商業環境中，企業需要強大的工具來處理、分析和利用海量數據。Databricks 作為一個統一的開放式分析平台，正在幫助全球數千家企業實現數據與人工智能的轉型。這篇文章將帶您全面了解 Databricks，從基本概念到架構、功能以及使用案例，讓您對這個強大的平台有清晰的認識。
什麼是 Databricks？
Databricks 是一個統一的開放式分析平台，用於構建、部署、共享和維護企業級數據、分析和人工智能解決方案。這個雲端平台由 Apache Spark 的原始創建者於 2013 年創立，目前已成為數據和人工智能領域的領導者。
Databricks 將數據湖和數據倉庫的優點結合在一起，創建了所謂的「數據湖倉」(Data Lakehouse)架構，讓您可以在一個統一的平台上處理結構化和非結構化數據。這意味著數據工程師、數據科學家和分析師可以在同一個平台上協作，無需在多個系統之間切換。
作為一個完全雲原生的平台，Databricks 可以在主要的雲服務提供商上運行，包括 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 和 Alibaba Cloud。
- Meta 支援數據分析新創公司 Databricks，這家公司正準備 IPO — Meta backs Databricks as the data analytics startup inches toward IPO
- 「今年進行 IPO 是愚蠢的」：Databricks 執行長解釋他為何等待上市 | TechCrunch — 'It's dumb to IPO this year': Databricks CEO explains why he's waiting to go public | TechCrunch
- Databricks：為 2025 年 IPO 做好準備 — Databricks: Ready for 2025 IPO
- Forge IPO 新聞 - Databricks 即將進行 IPO 及私募股票價格 — Forge IPO News - Databricks' Upcoming IPO & Private Stock Price
Databricks 架構
Databricks 採用了雙層架構設計，由控制平面(Control Plane)和數據/計算平面(Data/Compute Plane)組成。這種架構設計確保了安全性、可擴展性和靈活性。
| 架構層 | 說明 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 控制平面 | 由 Databricks 管理的後端服務 | 用戶訪問管理、工作區、作業調度、元數據存儲 |
| 數據/計算平面 | 數據處理的地方 | 可以在客戶的雲帳戶中(傳統模式)或在 Databricks 帳戶中(無服務器模式) |
傳統的 Databricks 架構中，控制平面由 Databricks 完全管理，而計算平面則託管在您的雲環境中(AWS、Azure 或 Google Cloud)。無服務器計算模式則提供了更簡化的體驗，Databricks 會自動處理資源配置和擴展。
Databricks 核心組件
Databricks 平台包含多個強大的組件，共同提供完整的數據管理和分析能力：
Delta Lake
Delta Lake 是 Databricks 的優化存儲層，為表格在湖倉中提供基礎。它是開源軟件，擴展了 Parquet 數據文件，提供基於文件的事務日誌，支持 ACID 事務和可擴展的元數據處理。Delta Lake 與 Apache Spark API 完全兼容，並為結構化流處理提供緊密集成。
MLflow
MLflow 是一個開源平台，用於開發模型和生成式 AI 應用程序。它具有以下主要組件：
- 追蹤：允許追蹤實驗，記錄和比較參數與結果
- 模型：管理和部署來自各種 ML 庫的模型
- 模型註冊表：管理模型從準備到生產的部署過程
- AI 代理評估和追蹤：幫助比較、評估和排除 AI 代理的問題
Unity Catalog
Unity Catalog 提供集中式訪問控制、審計、血統和跨 Databricks 工作區的數據發現功能。它基於標準 ANSI SQL 的安全模型，允許管理員使用熟悉的語法授予權限，並自動捕獲用戶級別的審計日誌和血統數據。
Photon
Photon 是 Databricks 的高性能、原生、向量化查詢引擎，完全用 C++ 編寫，主要目標是加速 SQL 和 DataFrame 工作負載。它能夠顯著提高查詢性能，不需要對現有工作負載進行任何修改，並且與 Apache Spark API 完全兼容。
SQL Warehouses
SQL Warehouses 是執行 SQL 查詢的計算資源，有三種主要類型：
| 類型 | 特點 | 適用場景 |
|---|---|---|
| Classic | 支持基本功能 | 入門級性能需求 |
| Pro | 提供增強性能，支持 Photon 向量化查詢引擎 | 高性能分析 |
| Serverless | 消除基礎設施管理，自動配置資源和彈性擴展 | 按需查詢分析 |
Databricks 主要使用案例
Databricks 平台能夠支持多種數據和 AI 使用案例，幫助企業從數據中獲取價值：
數據工程和 ETL
Databricks 提供強大的工具和功能用於 ETL (提取、轉換、加載) 工作流程：
- Delta Live Tables (DLT)：簡化 ETL 開發，編纂最佳實踐並自動化操作複雜性
- 統一的數據處理：處理批處理和實時數據流
數據分析和商業智能
Databricks SQL 是 Databricks Lakehouse 平台內的強大分析工具，允許數據專業人員運行 SQL 查詢、分析數據和創建交互式儀表板。它的特點包括：
- SQL 編輯器：直觀的查詢界面，支持語法高亮和自動完成
- 查詢結果緩存：提高重複查詢的響應時間
- 與 BI 工具整合：支援 Power BI、Tableau 和 Looker 等
機器學習和 AI 模型開發
Databricks 為機器學習和 AI 模型開發提供了完整的生命週期管理：
- 實驗追蹤：記錄和比較實驗參數和結果
- 模型註冊和部署：管理模型從開發到生產的整個過程
- 生成式 AI 支持：開發和評估高質量的 AI 代理
供應鏈管理
Databricks 使企業能夠利用需求預測、實時跟踪和倉庫分析來維持最佳庫存水平。通過分析歷史趨勢、供應商性能和外部因素，Databricks 幫助企業預測和減輕潛在的供應鏈中斷。
Databricks 安全與合規
Databricks 將安全性建立在平台的每一層，提供全面的安全功能來保護您的數據和工作負載：
| 安全功能 | 說明 |
|---|---|
| 加密 | 保護靜態和傳輸中的數據 |
| 網絡控制 | 限制對資源的訪問 |
| 審計 | 記錄用戶活動和數據訪問 |
| 身份集成 | 與企業身份提供者整合 |
| 訪問控制 | 基於角色的精細權限管理 |
| 數據治理 | 通過 Unity Catalog 提供集中式治理 |
Databricks 擁有多種認證和合規證明，能夠滿足高度監管行業的獨特合規需求，同時重視數據隱私，幫助您遵守隱私法律和監管要求。
Databricks 生態系統和合作夥伴
Databricks 擁有超過 5000 個全球合作夥伴，提供數據、分析和 AI 解決方案和服務：
- 雲合作夥伴：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 和 Alibaba Cloud
- 技術合作夥伴：提供 ETL、數據攝取、BI、ML 和治理的互補功能
- 諮詢合作夥伴：幫助企業策劃、實施和擴展數據、分析和 AI 計劃
如何開始使用 Databricks
開始使用 Databricks 相對簡單。您可以選擇適合您需求的雲提供商(AWS、Azure 或 Google Cloud)，然後設置 Databricks 工作區。一旦設置完成，您就可以創建集群、筆記本，並開始分析您的數據。
Databricks Academy 是所有官方 Databricks 培訓的主要來源，提供各種學習路徑，不僅提供深入的技術培訓，還可以讓業務用戶熟悉平台。
Reddit 上關於 Databricks 的熱門討論分析
在 Reddit 的技術社群中，Databricks 作為數據平台的核心工具，持續引發廣泛討論。以下是從多個子版塊（如 r/databricks、r/dataengineering、r/bigdata）整理出的關鍵議題，涵蓋技術挑戰、工具整合、成本管理及未來發展方向。
技術挑戰與效能優化
許多用戶反映，在開發環境中使用 DLT 時，每次測試變更需等待 3-5 分鐘的集群啟動時間，嚴重影響迭代效率。部分解決方案包括：
- 啟用 Development Mode，避免每次運行都重新啟動集群
- 改用 Serverless 計算，利用其快速啟動特性縮短等待時間
- 建議在正式部署前，先透過 Workflows 進行效能調校
有團隊發現，使用 AWS Spot 實例進行自動擴展時，可能在 Shuffle 階段因實例中斷導致數據丟失。儘管官方文件強調架構可靠性，但實務上仍需透過以下措施降低風險：
- 確保 Driver 節點運行於非 Spot 實例
- 設計 冪等性（Idempotent）的批次作業，確保重複執行不會產生副作用
- 針對 S3 儲存的多驅動器寫入衝突，啟用
delta.enableS3MultiClusterWrites設定以避免數據覆蓋
工具整合與 BI 生態系
Power BI 用戶在 DirectQuery 模式下面臨查詢延遲問題，尤其當 Databricks 視圖複雜時，物化視窗（Materialized Views）成為常見解決方案。然而，部分團隊轉向 Sigma 或 Holistics 等現代 BI 工具，雖需持續啟動 SQL Warehouse 集群，但能換取更高的分析彈性。值得注意的是，Databricks SQL Dashboard 因其原生整合優勢，被推薦用於即席分析場景。
社群對 Databricks 新推出的 AI/BI Genie 功能高度期待，其自然語言轉換為視覺化報表的能力，被視為挑戰 Power BI 和 Tableau 的潛力股。此外，第三方工具如 Zing Data 和 getdot.ai 因支援 Slack/Teams 整合，成為快速探索數據的輔助選項。
成本控制與架構最佳化
Reddit 用戶普遍認為，Job Clusters 比 All-Purpose Clusters 更適合生產環境，因其資源配置針對任務執行最佳化，且成本較低。Serverless SQL Warehouse 則因按查詢計費模式，成為臨時分析的熱門選擇，但需注意閒置時的自動暫停機制。
在 Lakehouse 設計中，Bronze 層是否需完全複製原始數據引發討論。部分團隊主張透過 Delta Sharing 直接存取外部數據源，避免重複儲存；另一方則認為 Bronze 層的原始備份對稽核與回溯至關重要。實務上，可透過 Unity Catalog 的跨平台權限管理，平衡數據存取與儲存成本。
社群對 Databricks 將部分功能（如 Unity Catalog）轉為商業版感到不滿，認為其開源承諾「名不符實」。對此，用戶建議評估 Apache Iceberg 等替代方案，尤其在需高度客製化的場景中。
Databricks: 統一的數據和 AI 平台
Databricks 作為一個統一的數據和 AI 平台，正在幫助全球數千家企業從他們的數據中獲取更多價值。通過結合數據湖和數據倉庫的優點，Databricks 提供了一個強大、靈活且易於使用的平台，適用於各種數據處理、分析和 AI 用例。
無論您是尋求改進數據工程流程、加速分析洞察，還是開發先進的機器學習模型，Databricks 都提供了所需的工具和功能。隨著數據和 AI 在商業中的重要性不斷增長，Databricks 無疑將繼續成為企業數據策略的關鍵組成部分。
從 Reddit 討論可歸納出三大核心建議：
- 效能與成本平衡：優先採用 Serverless 與 Job Clusters，並透過 System Tables 持續監控資源使用
- 工具整合策略：評估 BI 工具時，需同步考量查詢模式與集群成本，善用 Databricks SQL 原生儀表板減少外部依賴
- 架構現代化：逐步導入 Unity Catalog 治理，並在開源與商業功能間取得平衡，避免供應商鎖定
最終，Databricks 的價值體現於「統一平台」的協作潛力，但成功與否則取於團隊是否深入理解其限制，並制定務實的優化策略。
Databricks收購案列表
| 收購時間 | 公司名稱與連結 | 收購金額 | 主要技術/產品 | 整合後應用 |
|---|---|---|---|---|
| 2020年6月 | Redash | 未公開 | 開源資料視覺化與儀表板平台 | 整合至Databricks平台，強化資料可視化與協作功能 |
| 2021年10月 | 8080 Labs | 未公開 | 低代碼資料科學工具Bamboolib | 開發Databricks低代碼介面，擴展公民資料科學家用戶群 |
| 2023年5月 | Okera | 未公開 | AI驅動資料治理平台，專注元數據管理與存取控制 | 整合至Unity Catalog，強化資料治理與合規性 |
| 2023年6月 | MosaicML | 13億美元 | 生成式AI模型訓練平台，擁有MPT系列大型語言模型 | 發展為Databricks Mosaic AI，成為端到端AI開發平台 |
| 2023年6月 | Rubicon | 未公開 | AI儲存基礎設施技術 | 強化湖倉平台儲存層效能，優化AI工作負載支援 |
| 2023年10月 | Arcion | 1億美元 | 即時資料複製技術，支援CDC與多雲端資料同步 | 整合至Lakeflow產品線，強化即時資料管道能力 |
| 2024年3月 | Lilac AI | 未公開 | 非結構化文字資料分析工具，專注AI模型訓練資料準備 | 強化生成式AI的資料準備流程 |
| 2024年4月 | Einblick | 未公開 | 自然語言轉代碼技術，實現低代碼資料分析 | 開發自然語言介面，整合至Databricks SQL與AI工具鏈 |
| 2024年6月 | Tabular | 超過10億美元 | Apache Iceberg格式創始團隊，資料湖管理解決方案 | 推動Delta Lake與Iceberg格式兼容性，建立開放湖倉架構標準 |
| 2025年2月 | BladeBridge | 未公開 | AI驅動資料倉庫遷移工具，支援20+種資料源轉換 | 加速企業從Snowflake等平台遷移至Databricks SQL |
| 2025年5月 | Neon | 約10億美元 | Serverless PostgreSQL平台，具備資料庫分支與自動擴展功能 | 強化AI代理基礎設施，整合至資料智能平台 |
技術整合亮點：
- Neon：將PostgreSQL即時佈建能力與AI工作流結合，支援每秒數千次AI代理操作
- Tabular：解決Delta Lake與Iceberg格式戰爭，客戶遷移成本降低60%
- MosaicML：使客戶訓練專屬LLM成本降低5倍，模型部署時間從數週縮短至數小時
戰略布局分析：Databricks透過收購完成「資料+AI」閉環，從資料湖倉儲擴展至全棧AI基礎設施，直接挑戰AWS、Google Cloud等雲端巨頭。
Erik
FAQ
- 什麼是 Databricks？
- 解答: Databricks 是一個統一的雲端分析平台，結合「數據湖」與「數據倉庫」的優勢，構建出「數據湖倉」（Data Lakehouse）架構。該平台支援數據處理、分析及人工智慧應用，可在 AWS、Azure、Google Cloud 等主要雲服務上運行。
- Databricks 的核心組件有哪些？
- 解答: Databricks 平台具備多個核心組件，包括：
- Delta Lake: 支援 ACID 交易並提升儲存層效率。
- MLflow: 管理機器學習模型全生命週期。
- Unity Catalog: 提供集中化數據治理與訪問控制。
- Photon: 加速 SQL 和 DataFrame 查詢性能的原生查詢引擎。
- Databricks 的主要使用案例是什麼？
- 解答: Databricks 支援多種使用場景，包括：
- 數據工程與 ETL（數據提取、轉換、加載）。
- 數據分析與商業智能（BI）。
- 開發機器學習和生成式 AI 模型。
- 供應鏈管理及預測分析。
- 如何控制運行 Databricks 的成本？
- 解答:
- 使用任務型叢集（Job Clusters）取代通用叢集（All-Purpose Clusters）。
- 在 SQL 查詢分析中採用無伺服器 SQL 知識庫（Serverless SQL Warehouses），並啟用閒置自動暫停功能。
- 使用 Unity Catalog 平衡數據存取權限和儲存成本。
- Databricks 與 Apache Spark 有什麼關係？
- 解答: Databricks 由 Apache Spark 的原創者於 2013 年創立，並將 Spark 作為其平台的核心組件，進行強化和改進。Databricks 提供對 Apache Spark 的全方位功能支持，包括批處理和流處理兩種模式。
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Maria Ning
