Delta는 왜 빅 데이터 처리 분야에서 점점 더 인기를 끌고 있는가?

데이터브릭스에서 Delta 는 무엇인가?

Databricks의 Delta는 분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 구성 요소를 말한다. ACID 트랜잭션, 데이터 버전 관리, 최적화된 데이터 관리 등의 기능을 포함하고 있어 데이터브릭스에 데이터 레이크 및 데이터 파이프라인을 구축하는 데 강력한 도구이다. 델타 테이블은 클라우드 스토리지에 저장되며 일반 RDB의 테이블처럼 읽고 쓸 수 있다. 또한 데이터의 효율적인 증분 처리를 가능하게 하여 스트리밍 데이터 및 데이터 레이크와 같은 시나리오에 이상적이다.

왜 델타(delta)는 빅 데이터 처리 분야에서 점점 더 인기를 끌고 있는가?

성능: 델타는 빅데이터 처리 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 여러 최적화를 제공한다.

데이터 관리: Delta에는 데이터 버전화, 시간 이동 및 ACID 트랜잭션과 같은 기능이 포함되어 있어 분산 환경에서 대량의 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있다. 이를 통해 오류가 발생할 경우 데이터를 쉽게 복구하고 롤백할 수 있다.

증분 처리: 델타는 데이터의 효율적인 증분 처리를 가능하게 하며, 스트리밍 데이터 및 데이터 레이크 사용 사례에 특히 유용하다. 이를 통해 전체 데이터 세트를 매번 처리하지 않고 새 데이터만 처리할 수 있으므로 데이터 처리 시간과 비용을 줄일 수 있다.

클라우드 네이티브: Delta는 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 서비스와 원활하게 작동하도록 구축되어 있어 필요에 따라 쉽게 확장 및 축소할 수 있다. 따라서 빅데이터 처리를 클라우드로 전환하려는 조직에 매우 적합하다.

사용 편의성: 델타는 널리 사용되고 문서화된 빅데이터 처리 프레임워크인 아파치 스파크 기반으로 구축되었다. 이를 통해 데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 이미 이러한 스파크 생태계에 익숙하기 때문에 델타를 쉽게 시작할 수 있다.

데이터브릭스는 빅데이터 처리 플랫폼 시장을 리딩할수 있을 것인가?

Databricks는 빅데이터 처리 및 분석 플랫폼의 선도적인 공급업체이다. 오픈 소스 빅 데이터 처리 프레임워크인 Apache Spark 위에 구축되었으며 빅 데이터 처리 및 분석 작업에 적합한 여러 추가 기능 및 최적화 기능이 포함되어 있다.

데이터브릭스의 주요 기능 중 하나는 분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 델타 구성 요소가 있다는 것이다. 이를 통해 데이터 레이크 및 데이터 파이프라인을 구축하는 데 강력한 도구가 된다. 데이터브릭스에는 머신러닝, 스트리밍 데이터, SQL 지원도 내장돼 있어 빅데이터 처리 및 분석을 위한 통합 플랫폼이라고 볼수 있다.

또한 Databricks는 조직이 필요에 따라 빅데이터 처리 리소스를 쉽게 확장 및 축소할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 제공하므로 빅데이터 처리를 클라우드로 전환하려는 조직에 매우 적합하다.

데이터브릭스는 데이터 과학, 기계 학습 및 데이터 엔지니어링과 같은 협업에도 적합하여 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 데이터 분석가들 사이에서 인기 있는 선택이 될것이다.

이러한 모든 기능이 결합되어 Databricks는 빅데이터 처리 및 분석 시장에서 선도적인 업체가 되었으며 많은 조직에서 널리 채택되고 있다.

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