Databricks & Spark Connectors

Databricks - это унифицированная аналитическая платформа, упрощающая обработку данных и задачи машинного обучения. Она построена на базе Apache Spark, системы распределенных вычислений с открытым исходным кодом. Она представляет собой среду для совместной работы инженеров по обработке данных, специалистов по анализу данных и аналитиков над проектами, связанными с большими данными. Databricks абстрагируется от сложностей управления кластерами Spark, позволяя пользователям сосредоточиться на анализе данных и задачах машинного обучения. Они предлагают интерактивные блокноты, автоматическое управление кластерами и встроенную поддержку различных источников данных и библиотек машинного обучения. В целом Databricks повышает удобство использования и масштабируемость Spark, облегчая организациям извлечение информации из больших массивов данных.

Spark Milvus Connector создает синергию между Apache Spark и Milvus, позволяя пользователям использовать возможности обработки данных Spark вместе с функциями хранения векторных данных и запросов Milvus. Эта интеграция открывает целый ряд ценных приложений, таких как бесшовная передача данных и интеграция между Milvus и различными системами хранения или базами данных, оптимизированная обработка и анализ данных внутри Milvus, а также эффективные операции векторной обработки с использованием Spark MLlib и других библиотек искусственного интеллекта.

Этот же коннектор можно использовать между Zilliz Cloud и Databricks, упрощая переход данных из автономной обработки в онлайн, что важно для поиска, основанного на искусственном интеллекте.

Ключевые моменты интеграции включают:

• Возможность загрузки данных в Milvus с помощью простого вызова служебной функции для генерирующих вектор заданий Spark, что устраняет необходимость в использовании пользовательского кода клея или дополнительных заданий Spark.
• Прямая вставка записей Spark DataFrame в Milvus с помощью коннектора Spark-Milvus упрощает интеграцию, устраняя необходимость в коде установления соединения и вызовах API.

Давайте погрузимся в процесс передачи данных из Spark в Milvus. Традиционно для выполнения этой задачи требовался сложный код для склеивания бэкэнда. Однако с помощью коннектора Spark-Milvus эта задача упрощается до одного вызова функции в вашем Spark-приложении.

Streamlined Dataflow with the Databricks Connector.png

С помощью коннектора Spark/Databricks Connector вы можете импортировать данные в Zilliz Cloud (или Milvus) двумя способами: потоковым для обновлений в реальном времени и пакетным для больших наборов данных. Ознакомьтесь с нашими примерными блокнотами, чтобы получить пошаговое руководство по эффективному использованию этого коннектора.

Ознакомьтесь с этими ресурсами, которые помогут вам начать работу с Zilliz Cloud, коннекторами Spark и Databricks.

Spark Milvus Connector

• Документация
• Github Repo

Databricks Connector

• Пример блокнота