Parquet:
Apache Parquet は、ビッグデータ環境における効率的なデータストレージと処理のために設計された列指向ストレージファイル形式です。複雑なネストされたデータ構造をサポートし、高い圧縮率を提供し、分析ワークロードに理想的です。Parquet は、高速でスケーラブルなデータ処理のために Apache Hadoop と Spark エコシステムで広く使用されています。
Databricks:
Databricks は、企業が大量のデータを簡単に処理、分析、可視化できる統合データ分析プラットフォームです。データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習の機能を単一のプラットフォームに統合し、チームがデータから洞察を得るための協力をより容易にします。
CData Sync で Parquet と Databricks を統合
CData Sync を使えば、Apache Parquet データをデータベース・データレイク・データウェアハウスに継続的にレプリケーションし、分析・レポート・AI・機械学習にすぐ活用できます。
- Databricks をはじめ、主要なデータベース・データウェアハウスにノーコードでデータを同期できます。
- Parquet データを主要なデータベース・データウェアハウスに自動レプリケートし、運用レポートや BI・分析に活用できます。
- Parquet へのクエリをオフロードすることで、負荷を軽減しパフォーマンスを向上させます。
- Parquet をビジネス分析ツールと連携し、BI や意思決定を支援します。
- Apache Parquet データをアーカイブし、ディザスタリカバリに備えます。
Parquet を Databricks と統合
Parquet データ統合機能
コード不要の Parquet データ統合
複雑なコードやセットアップは不要。短時間でより多くのデータを移動できます。Parquet を任意の同期先に簡単に接続できます。
数分で構築できるシンプルなデータパイプライン
増分更新と自動スキーマレプリケーションにより、Parquet データ統合の手間が省け、Databricks には常に最新データが保持されます。
行数課金なし
予測可能で透明性の高い料金体系で、必要なすべてのデータをレプリケート。Parquet と Databricks の間で無制限にレプリケーションできます。
その他の Parquet データ統合ツール
Parquet からサポートされている任意のデータストアにデータを統合・レプリケートするデータパイプラインを簡単に作成できます：
