Databricks vs Apache Spark: entenda diferenças, usos e vantagens

Você lerá nesse artigo: 

• • O que é Apache Spark? O Motor de Big Data. 
  • O que é Databricks? A Plataforma Unificada de Dados e Inteligência Artificial. 
  • Comparação Direta: Databricks vs. Apache Spark 
  • Como o Databricks Expande as Capacidades do Spark 
  • A Escolha Inteligente para Aplicações Empresariais 

Entenda as diferenças cruciais, as vantagens e como o Databricks oferece uma experiência otimizada do Spark para acelerar seus projetos de dados e IA simplificando o gerenciamento e expandindo capacidades.   

No ecossistema de Big Data, a relação entre Apache Spark e Databricks é uma das que mais gera dúvidas. Seriam eles concorrentes? Ferramentas distintas para problemas diferentes? A resposta é mais simples e sinérgica do que parece.  

A melhor analogia é a de um motor de carro de alta performance: o Apache Spark é o motor, incrivelmente potente, flexível e o coração do processamento de dados massivos. O Databricks é o carro de corrida completo, projetado pelos mesmos engenheiros do motor, que o envolve em um chassi otimizado, com aerodinâmica, sistemas de controle, segurança e uma cabine de comando intuitiva para extrair sua máxima performance com o mínimo de esforço. 

Compreender essa distinção é fundamental para qualquer empresa que deseje construir uma estratégia de dados moderna. Neste artigo, iremos desmistificar essa relação, detalhando as diferenças entre as duas tecnologias e, mais importante, explicando como o Databricks expande as capacidades nativas do Spark para entregar uma solução de dados e IA verdadeiramente empresarial. 

O que é Apache Spark? O Motor de Big Data.

O Apache Spark é um framework de computação distribuída de código aberto que se tornou o padrão para o processamento de Big Data.  

Ele se destaca pela sua capacidade de processar grandes volumes de dados em memória, o que o torna significativamente mais rápido que tecnologias antecessoras como o Hadoop MapReduce. 

Principais Capacidades do Spark: 

• • Velocidade: processamento em memória que acelera drasticamente as operações. 

• • Versatilidade: suporta múltiplas linguagens (Python, SQL, Scala, Java, R). 

• • Unificação: oferece bibliotecas para diversas cargas de trabalho, incluindo processamento em lote, streaming de dados (Spark Streaming), Machine Learning (MLlib) e consultas interativas (Spark SQL). 

No entanto, o Spark é um framework, não uma plataforma completa. Utilizá-lo em sua forma pura ("vanilla") exige que a equipe de TI construa e gerencie toda a infraestrutura ao redor dele, o que inclui a configuração de clusters, gerenciamento de segurança, integração de ferramentas e otimização manual de performance. 

O que é Databricks? A Plataforma Unificada de Dados e Inteligência Artificial.

O Databricks é uma plataforma unificada na nuvem,  e foi criado pelos fundadores do Apache Spark. Sua missão é simplificar o processamento de dados em larga escala e acelerar o ciclo de vida de projetos de dados e IA.  

A plataforma utiliza o motor Spark e adiciona uma camada de gerenciamento, otimização e ferramentas colaborativas, eliminando as barreiras técnicas e operacionais que dificultam o uso do Spark em ambientes de produção 

O Databricks introduziu a Arquitetura Lakehouse, que combina a flexibilidade e o baixo custo dos Data Lakes com a performance e a confiabilidade dos Data Warehouses, criando uma única fonte da verdade para todos os dados, análises e cargas de trabalho de IA. 

Comparação Direta: Databricks vs. Apache Spark 

A tabela abaixo resume as principais diferenças entre usar a plataforma Databricks e gerenciar uma implementação própria de Apache Spark. 

Como o Databricks Expande as Capacidades do Spark 

A verdadeira vantagem do Databricks está nos recursos que ele adiciona para transformar o Spark de um motor poderoso em uma solução empresarial completa. 

• • Gerenciamento Simplificado e Foco no Valor: com o Databricks, sua equipe para de gastar tempo gerenciando a complexidade da infraestrutura Spark e passa a focar na extração de insights. A automação de clusters e a interface intuitiva reduzem drasticamente a curva de aprendizado e o tempo de desenvolvimento. 

• • Performance Além do Padrão com o Photon Engine: o Databricks desenvolveu o Photon, um motor de execução de consultas de alto desempenho escrito em C++. Ele é totalmente compatível com as APIs do Spark, mas acelera as cargas de trabalho de SQL e DataFrame, oferecendo uma performance que vai muito além do que é possível com o Spark de código aberto. 

• • Confiabilidade de Dados com Delta Lake: o Delta Lake é uma camada de armazenamento de código aberto que o Databricks integra perfeitamente ao Spark. Ele adiciona transações ACID, o que significa que seus pipelines de dados nunca deixarão os dados em um estado corrompido. Isso resolve um dos maiores desafios de se trabalhar com Data Lakes. 

• • Ciclo de Vida de Machine Learning Simplificado com MLflow: o Spark tem a biblioteca MLlib, mas o Databricks integra o MLflow, uma plataforma aberta para gerenciar todo o ciclo de vida do Machine Learning. Isso permite que cientistas de dados rastreiem experimentos, empacotem código, implantem modelos e gerenciem o registro de modelos de forma colaborativa e escalável. 

• • Governança de Dados Unificada com Unity Catalog: o Unity Catalog é a solução de governança de dados e IA do Databricks. Ele oferece um local centralizado para gerenciar todos os ativos de dados (tabelas, arquivos, dashboards, modelos), aplicando controles de acesso refinados e fornecendo linhagem de dados completa, algo que é extremamente complexo de se construir em uma implementação de Spark puro. 
    

A Escolha Inteligente para Aplicações Empresariais 

O Apache Spark continua sendo uma tecnologia revolucionária e o coração do processamento de Big Data moderno. No entanto, para empresas que buscam agilidade, performance, confiabilidade e governança, a plataforma Databricks é a escolha lógica. 

Ela não substitui o Spark; ela o completa e o eleva. Ao abstrair a complexidade operacional e adicionar capacidades empresariais cruciais, o Databricks permite que as organizações liberem todo o potencial de seus dados e acelerem a jornada para a inovação com IA, com um custo total de propriedade significativamente menor. 

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