Spark:
Apache Spark SQL は、分散コンピューティング環境で大規模なデータセットに対して SQL クエリを実行することを可能にする強力なデータ処理エンジンです。Spark のコア機能とシームレスに統合され、ユーザーは複雑なデータ変換、集計、分析を容易に実行することができます。Spark SQL は、さまざまなデータ形式とソースもサポートしています。
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 Spark と Databricks を統合
CData Sync は、Apache Spark SQL データを任意のデータベース、データレイク、データウェアハウスに継続的にパイプライン化する簡単な方法を提供し、分析、レポート作成、AI、機械学習に容易に利用できるようにします。
- Databricks を含む、幅広い従来型および新興データベースとデータを同期できます。
- Spark データをデータベースやデータウェアハウスシステムにレプリケートして、運用レポート、BI、分析を促進します。
- Spark からクエリをオフロードして、負荷を軽減しパフォーマンスを向上させます。
- Spark をビジネス分析に接続して、BI と意思決定支援に活用します。
- ディザスタリカバリのために Apache Spark SQL データをアーカイブします。
Spark を Databricks と統合
Spark データ統合機能
シンプルなノーコード Spark データ統合
コードや複雑なセットアップを不要にして、より短時間でより多くのデータを移動できます。ドラッグアンドドロップの簡単な操作で Spark を任意の宛先に接続できます。
数分で構築できる手間のかからない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、Spark データ統合の悩みを解消し、Databricks が常に最新のデータを保持できるようにします。
行ごとの課金はありません
予測可能で透明性の高い価格設定で、重要なすべてのデータをレプリケートできます。Spark と Databricks 間の無制限のレプリケーション。
その他の Spark データ統合ツール
Spark 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：
