BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по Azure Databricks

Как начать работу с Databricks

Платформа Databricks сильно упрощает настройку среды для запуска фреймов данных Spark и отработки кодирования. А в этом посте описаны несколько шагов, которые помогут вам начать работу с Databricks.

Databricks – это платформа, работающая поверх Apache Spark. У него есть удобная настройка системы под ваш блокнот. Можно легко подготовить кластеры в облаке, также есть интегрированное рабочее пространство для исследования и визуализации.

Кроме того, вы можете запланировать переход любого существующего блокнота, или кода Spark, прописанного на месте, от прототипа к производству без переделки.

 

1. Настройка учетной записи Databricks

Чтобы начать работу с руководством, перейдите по этой ссылке и выберите бесплатную версию Community Edition, чтобы открыть свою учетную запись. У этого варианта есть один кластер с бесплатным хранилищем до 6 ГБ. Это позволяет вам создать базовый блокнот. Для подтверждения аккаунта вам понадобится действующий адрес электронной почты.

 

2. Создание нового кластера

Начнем с создания нового кластера для запуска наших программ. Щелкните «Кластер» на главной странице и введите новое имя для кластера.

Затем вам нужно выбрать версию «Databricks Runtime». Databricks Runtime – это набор основных компонентов, которые работают в кластерах, управляемых Databricks. Он включает Apache Spark, но также добавляет ряд компонентов и обновлений для повышения удобства использования и производительности инструмента.

Вы можете выбрать любую версию Databricks Runtime – для демонстрации выбрана 3.5 LTS (включает Apache Spark 2.2.1, Scala 2.11). У вас также есть выбор между Python 2 и 3.

На создание кластера уйдет несколько минут. Через некоторое время вы сможете увидеть активный кластер на панели инструментов.

 

3. Создание нового блокнота.

Давайте продолжим и создадим новый блокнот, где вы сможете запускать свою программу.

На главной странице нажмите «Новый блокнот» и введите имя блокнота. Выберите язык на свой выбор – здесь я выбрал Python. Как видите, Databricks поддерживает несколько языков, включая Scala, R и S

После ввода данных вы увидите, что компоновка блокнота очень похожа на блокнот Jupyter. Чтобы протестировать его, давайте импортируем pyspark.

Команда выполнена за 0,15 секунды, она выдает имя кластера, на котором она выполняется. Если в коде есть ошибки, они будут отображаться под полем cmd.

Вы можете нажать на значок клавиатуры в правом верхнем углу страницы, чтобы увидеть ярлыки для конкретной операционной системы.

Вот наиболее важные комбинации клавиш:

  • Shift+Enter чтобы запустить ячейку
  • Ctrl+Enter продолжает выполнение той же ячейки без перехода к следующей ячейке

Обратите внимание, что эти ярлыки предназначены для Windows. Вы можете проверить сочетания клавиш для вашей ОС по значку клавиатуры.

 

4. Загрузка данных в Databricks.

Перейдите в раздел «Таблицы» на левой панели и нажмите «Создать таблицу». Вы можете загрузить файл или подключиться к источнику данных Spark или какой-либо другой базе данных.

Давайте загрузим сюда часто используемый файл набора данных радужной оболочки глаза (если у вас нет набора данных, воспользуйтесь этой ссылкой)

После загрузки данных создайте таблицу с пользовательским интерфейсом, чтобы вы могли визуализировать таблицу и предварительно просмотреть ее в своем кластере. Как видите, вы можете наблюдать атрибуты таблицы. Spark попытается определить тип данных каждого столбца и позволит вам редактировать его.

Теперь нужно поместить заголовки для столбцов, чтобы можно было идентифицировать каждый столбец по заголовку вместо _c0, _c1 и так далее.

Укажем их заголовки: «Длина чашелистиков», «Ширина чашелистиков», «Длина лепестков», «Ширина лепестков» и «Класс». Здесь Spark неправильно определил тип данных первых четырех столбцов – «String», поэтому изменим его на желаемый тип данных – «Float».

 

5. Как получить доступ к данным из блокнота

Spark – это фреймворк, который можно использовать для анализа больших данных с помощью SQL, машинного обучения, обработки графиков или анализа потоковой передачи в реальном времени. В этом руководстве мы будем работать со SparkSQL и Dataframes.

Приступим к работе с данными в блокноте. Данные, которые мы загрузили, теперь помещены в табличный формат. Нам требуется запрос SQL, чтобы прочитать данные и поместить их в фрейм данных.

Введите df = sqlContext.sql(“SELECT * FROM iris_data”), чтобы считать данные радужной оболочки в фрейм данных.

 

 

Чтобы просмотреть первые пять строк в фрейме данных, я могу просто запустить команду:

display(df.limit(5))

 

 

Обратите внимание на значок столбчатой диаграммы внизу. После щелчка вы можете просмотреть данные, импортированные в Databricks. Чтобы просмотреть гистограмму полных данных, используйте display(df)  вместо display(df.limit(5)).

 

 

Кнопка раскрывающегося списка позволяет визуализировать данные в различных диаграммах, таких как столбик, круговая диаграмма, разброс и т. д. Он также дает вам варианты построения графика для настройки графика и визуализации только определенных столбцов.

 

 

Вы также можете вывеси цифры matplotlib и ggplot в Databricks. Для демонстрации см. Matplotlib и ggplot в блокнотах Python.

Чтобы просмотреть все столбцы данных, просто введите df.columns

 

 

Чтобы подсчитать, сколько всего строк находится в Dataframe (и сколько времени потребуется для полного сканирования с удаленного диска/S3), запустите df.count().

 

 

 

6. Преобразование фрейма данных Spark в фрейм данных Pandas.

Теперь, если вам удобно использовать фреймы данных pandas и вы хотите преобразовать фрейм данных Spark в pandas, вы можете сделать это, введя команду

import pandas as pdpandas_df=df.to_pandas()

Вы можете использовать операции pandas в фрейме данных pandas_df. 

 

 

7. Просмотр пользовательского интерфейса Spark.

Пользовательский интерфейс Spark содержит множество информации, необходимой для отладки заданий Spark. Есть множество отличных визуализаций, поэтому давайте вкратце рассмотрим их.

Чтобы перейти в пользовательский интерфейс Spark, вам нужно перейти в верхнюю часть страницы, где есть некоторые пункты меню, такие как «Файл», «Просмотр», «Код», «Разрешения» и другие. Вы найдете название кластера вверху рядом с надписью: «Присоединенный» и кнопку раскрывающегося списка рядом с ним. Нажмите кнопку раскрывающегося списка и выберите «Просмотреть пользовательский интерфейс Spark». Откроется новая вкладка с большим количеством информации о вашем блокноте.

 

Пользовательский интерфейс предоставляет большой объем информации о каждом задании, выполняемом в кластере, этапах, среде и выполненных SQL-запросах. Этот пользовательский интерфейс может быть полезен пользователям при отладке их приложений. Кроме того, этот пользовательский интерфейс дает хорошую визуализацию статистики потоковой передачи Spark. Чтобы узнать больше о каждом аспекте пользовательского интерфейса Spark, перейдите по этой ссылке.

Как только вы закончите работу с Блокнотом, вы можете продолжить и опубликовать его или экспортировать файл в различных форматах, чтобы кто-то другой мог использовать его, используя уникальную ссылку.

 

Подведение итогов

Это краткий обзор того, как быстро начать работу с Databricks и запускать свои программы. Преимущество использования Databricks состоит в том, что он предлагает комплексную услугу для создания приложений аналитики, хранилищ данных и машинного обучения. Всем кластером Spark можно управлять, отслеживать и защищать его с помощью модели самообслуживания Databricks.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Аргус-Спектр

    Анализ эффективности отдела планирования; анализ эффективности деятельности компании.

  • Все показатели сгруппированы в четыре функциональных блока. 
    Показатели блока «Продажи»
    Показатели блока «Затраты»
    Производные показатели
    Показатели блока ДДС
  • Анализ системы управления качеством, анализ эффективности сервиса, анализ хода проектов и эффективности работы менеджеров.

  • Разработанное решение позволяет решить следующие задачи:
    Сбор и централизованное хранение отчетных данных бизнес-единиц;
    Оперативное получение отчетности;
    Управление на основе ключевых показателей отчетности.
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru