{"id":162408,"date":"2026-01-28T12:35:21","date_gmt":"2026-01-28T11:35:21","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=145101"},"modified":"2026-02-06T04:41:34","modified_gmt":"2026-02-06T03:41:34","slug":"azure-databricks-was-ist-das-denn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/azure-databricks-was-ist-das-denn","title":{"rendered":"Azure Databricks: Was ist das denn?"},"content":{"rendered":"

Azure DataBricks entstand durch die Kombination der Softwares Apache Spark und Databricks, die beide in der Microsoft-Cloud gehostet werden. Damit k\u00f6nnen Daten in sehr gro\u00dfem Umfang in der Cloud verwaltet werden, wodurch es zahlreiche M\u00f6glichkeiten f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen, k\u00fcnstliche Intelligenz und Echtzeitanwendungen gibt.<\/strong><\/p>\n

Was ist Azure Databricks?<\/h2>\nAzure Databricks ist eine Plattform f\u00fcr Datenanalyse<\/strong>. Sie ist die optimierte Version von Databricks<\/b> f\u00fcr den Cloud-Dienst von Microsoft. Sie entstand aus der Zusammenarbeit von Microsoft, Apache und Databricks. Mit Apache Spark<\/a> k\u00f6nnen leistungsstarke Algorithmen<\/b> riesige Datenmengen analysieren und in Echtzeit laufen. Databricks ist ein vom Spark-Gr\u00fcndungsteam geschaffener Dienst, mit dem diese Algorithmen in der Cloud zu finden sind. Schlie\u00dflich wird die Databricks-L\u00f6sung mit Azure Services optimiert. Diese Verbindung erm\u00f6glicht den schnellsten Zugriff auf Daten und ein direktes Management der Plattform von Azure aus.\n\nSomit ist Azure Databricks auch eine der ersten Plattformen, mit der man mit den 3V<\/b>, den<\/b> 3 Dimensionen von Big Data<\/b> arbeiten kann. Diese 3V von Big Data sind heute unerl\u00e4sslich, um eine bestm\u00f6gliche Darstellung der Interaktionen des Unternehmens mit den Kontaktpersonen au\u00dferhalb des Unternehmens (Kunden und Kundinnen, Lieferanten und Lieferantinnen usw.) zu erhalten.\n
Kurze Erinnerung: Die 3V sind Datenmenge (volume), Datenvielfalt (variety) und Geschwindigkeit (velocity). Volume beschreibt die Menge an Daten, die von einem Unternehmen oder einer Organisation generiert werden. Variety bezieht sich auf die verschiedenen Arten von den benutzten Daten, denn ein und dieselben Daten k\u00f6nnen zum Beispiel einen geografischen Aspekt und eine Messung enthalten. Und schlie\u00dflich steht velocity f\u00fcr die H\u00e4ufigkeit, mit der die Daten generiert werden k\u00f6nnen.<\/strong><\/blockquote>\nIn Bezug auf die Anwendungsarchitektur bietet Microsoft Azure Databricks zwei Umgebungen f\u00fcr die Entwicklung von Anwendungen, die gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten k\u00f6nnen: Azure SQL Analytics und Azure Workspace<\/b>. Mit Azure Databricks kannst Du Apache Spark-Umgebungen bei Bedarf automatisch skalieren. Diese Cluster k\u00f6nnen auch automatisch heruntergefahren werden. Dies vereinfacht die Bereitstellung und beschleunigt die Installation und Konfiguration der Umgebungen. Mit der serverlosen Option kannst Du die gesamte Komplexit\u00e4t der Infrastruktur ignorieren und direkt auf den Dienst zugreifen<\/b>. Dadurch ist es f\u00fcr unabh\u00e4ngige Teams, die variable Ressourcen und Ad-hoc-Bereitstellungen ben\u00f6tigen, einfach zu nutzen.\n\nEs umfasst kollaborative Projekte<\/b> und interaktive Arbeitsbereiche, die als Notebooks bezeichnet werden. Diese k\u00f6nnen zur Entwicklung von Prototypen und Transformations- und Analyseprozessen verwendet und anschlie\u00dfend mithilfe eines Planers in Produktion gebracht werden.\n\nDas Databricks-Cluster hat zwei Betriebsmodi: Standard und High Concurrency<\/b>. Das High Concurrency-Cluster unterst\u00fctzt die Programmiersprachen Python<\/a>, R und SQL<\/a>; das Standard-Cluster unterst\u00fctzt Scala, Java, Python<\/a>, R und SQL<\/a>.\n\n\n
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Eine Revolution f\u00fcr die Datenbranche<\/h2>\nDie Nutzung von Azure Databricks<\/strong> bietet viele Vorteile f\u00fcr Datenmanager und -managerinnen<\/a>, insbesondere f\u00fcr Data Engineers<\/a> und Data Scientists<\/a>. Azure Databricks wurde f\u00fcr Leistung und Kosteneffizienz<\/strong> in der Cloud entwickelt. Die Databricks-Laufzeitumgebung f\u00fcgt dem Apache Spark-System einige Schl\u00fcsselfunktionen<\/strong> hinzu, die die Leistung steigern und die Kosten bei der Nutzung von Azure um den Faktor 10 senken k\u00f6nnen.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Azure Synapse Analytics<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Was ist Azure Data Factory?<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Was ist Azure Databricks?<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
AWS, Azure oder Google Cloud?<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Microsoft Azure Kurs Machine Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Microsoft Azure Cloud Basics<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Azure DevOps Definition<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nDer Hauptvorteil von Azure Databricks besteht darin, dass die Effizienz der \u00f6ffentlichen Microsoft-Cloud<\/b> mit der Effizienz der Big-Data-Plattform <\/b>Apache Spark verbunden wird. Tats\u00e4chlich nutzt Azure Databricks die neueste Version der Apache Spark Software – diese erm\u00f6glicht eine 100-mal schnellere Datenverarbeitung als ihr Hauptkonkurrent. Dar\u00fcber hinaus gibt es auf der Plattform eine Auto-Timing- und Auto-Terminierungsfunktion, die verhindert, dass ein Unternehmen mehr Ressourcen verbraucht, als es ben\u00f6tigt.\n\nAuf der anderen Seite gew\u00e4hrleistet Azure Databricks eine umfassende Zusammenarbeit<\/strong> f\u00fcr Data Engineers<\/a> und Data Scientists<\/a>. Mit Azure Databricks sind Dashboards mehrfach bearbeitbar. Diese Dashboards k\u00f6nnen bearbeitet und geteilt werden, was eine Zusammenarbeit an Daten in Echtzei<\/strong>t erm\u00f6glicht. Mithilfe von Dashboards k\u00f6nnen Nutzer und Nutzerinnen eine bereits bestehende Arbeit mit verschiedenen Parametern bearbeiten. Dar\u00fcber hinaus l\u00e4sst sich Databricks problemlos in Power Bi<\/a> integrieren, um eine interaktive Visualisierung zu erm\u00f6glichen.\n\nSchlie\u00dflich ist Azure Databricks leicht zug\u00e4nglich<\/strong> und einfach zu bedienen.<\/strong> Databricks enth\u00e4lt Notebooks, mit denen Du eine Verbindung zu klassischen Datenquellen herstellen und schnell die Grundlagen des Apache-Systems erlernen kannst. Andere klassische Werkzeuge<\/strong> f\u00fcr Analysen sind ebenfalls enthalten, wie Python und R, damit sie zusammen mit Spark verwendet werden k\u00f6nnen, um Informationen zu erhalten.\n

Microsoft Azure Suite<\/h2>\nMit Microsoft Azure Database k\u00f6nnen Unternehmen den Lebensprozess aller ihrer Daten vom Erhalt bis zur Nutzung begleiten.\n\nHier sind die verschiedenen Schritte und Dienstleistungen, die in Microsoft Azure enthalten sind:\n