大数据框架和云计算的可访问性使数据科学民主化。数据处理框架已经发展到可以使用、处理和建模非常大的数据源。再加上基于云的解决方案，处理时间现在使数据科学家能够专注于核心数据科学问题的解决，而不是争论系统、平台和工程问题。

现代数据科学技术堆栈的核心是分布式计算。这是指使用充当单个机器的机器网络来完成任务。这些分布式系统通常使用驱动程序/工作人员架构，其中系统中的一台机器是驱动程序，并充当工作人员机器的协调器，这些工作人员机器执行任务并向驱动程序报告。分布式解决方案提供了惊人的功能，但同样复杂，这可能会分散数据科学家的注意力。

随着分布式计算的发展，出现了数据处理方法的发展，以利用分布式容量的处理进步。一个这样的处理框架是 MapReduce：设计用于以可靠和容错的方式并行处理大量数据。

MapReduce 工作在两个主要阶段：输入数据被拆分成对并映射的 Map 阶段，以及数据被打乱然后归约的 Reduce 阶段。虽然 MapReduce 是分布式计算向前迈出的一大步，但它仍然有其缺点：

1) 限于批处理

2) IO 绑定到磁盘，导致不需要的计算时间

3) 专为与限制其用例的 Hadoop 一起工作而设计

MapReduce 的缺点促进了成熟的进步，Apache Spark 是一种开源统一计算引擎，比 Hadoop MapReduce 快 100 倍 [ 1]。在这个核心处理引擎之上，Spark 拥有用于 SQL、图形计算、流处理和机器学习的库，这些库使 Spark 成为最流行的大数据工具之一。Spark 还支持多种语言，例如 Python、R、Java、Scala 和 SQL。虽然 Spark 提供的速度提升本身就改变了游戏规则，但 Spark 成功的一个主要关键是“统一”组件。与 MapReduce 设计用于一种特定类型的存储不同，Spark 旨在支持各种持久存储系统，例如 Azure 或 Amazon S3 等云存储系统、分布式文件系统、键值存储或消息总线。在 Spark 之前，人们被迫使用不同系统、库和 API 的组合来完成大数据任务。但是使用 Spark 的大量库和 API，它可以通过具有一致的 API 集和高效项目代码库的同一计算引擎来解决。尽管 Spark 在提高易用性方面取得了巨大进步，但计算集群的配置、部署和管理仍然笼罩在一层复杂性中，随着集群的扩展而扩展。

由于使用分布式计算所需的开销和基础设施，云资源的使用是分布式计算解决方案的最佳选择。在本地硬件上使用云解决方案可以实现更大的灵活性和可扩展性。云解决方案使企业能够敏捷并快速响应变化，而无需承担与传统本地硬件相关的承诺。云解决方案可以随时扩大或缩小规模，而对涉及物理设备的基础设施进行更改则更加复杂和耗时。物理设备还需要维护和升级，这两者都可以通过云计算消除，因为这些负担落在了云提供商身上。云解决方案使企业能够利用分布式计算。

总而言之，引入了 Databricks 以提供一个真正统一的分析平台，该平台通过部署功能推动机器学习开发。基于 Apache Spark 构建并嵌入集群管理工具，使用 Databricks，可以：

• 无需投资 IT 基础架构即可配置、部署和管理集群

• 连接到各种节点类型，包括支持 CPU 和 GPU 的各种大小/配置的节点

• 利用托管环境，包括 MLflow 的托管版本，这是增长最快的 ML 生命周期管理工具之一

• 在 MS Azure 或 Amazon Web Services 上构建/部署

• 与其他资源整合。Databricks 允许您在 Databricks 文件系统 (DBFS) 上创建挂载点，使您可以轻松地从 blob 存储、数据湖甚至 Amazon S3 存储桶访问数据。

• 与 Azure 数据工厂集成，允许企业在其数据管道中利用其现有的 Databricks 服务来处理诸如 ETL 之类的事情。

• 通过 Databricks 笔记本中内置的修订历史记录促进版本控制，并支持轻松链接到托管在 GitHub、Bitbucket 或 Azure Repos 上的现有 Git 存储库。

随着数据分析领域的各个方面继续以惊人的速度发展，数据处理和分布式计算的缺点显然是数据科学工作流程的痛点。事实证明，Databricks 及其功能套件可以消除我们项目的大量干扰。在 DecisivEdge，我们开发了一个基于 Databricks 的强大且可扩展的机器学习开发平台，使数据科学家能够专注于数据科学。因此，我们可以更快地交付项目并为客户提供更高质量的可交付成果。

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