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Big Data: Delta Lake landet bei der Linux Foundation
#DataLake #Databricks #DeltaLake #LinuxFoundation

Databricks übergibt das Open-Source-Projekt zum Verwalten von Data Lakes an das gemeinnützige Konsortium
Databricks heimst 400 Millionen US-Dollar ein
#ApacheSpark #BigData #Databricks #MachineLearning

Databricks, das Unternehmen hinter dem Big-Data-Framework Apache Spark, weist mittlerweile rund 900 Millionen Dollar an Risikokapital auf
Apache Spark 3․0 liefert erweiterte SQL-Funktionen und ein Update der Python-API
#ApacheSpark #BigData #DataStreaming #Databricks

Das Major-Release der Big-Data-Engine hat viele Verbesserungen, aber auch neue Ansätze im Gepäck, die höhere Performance und mehr Kompatibilität versprechen․
Databricks übernimmt Redash und startet die Delta Engine
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Die Delta Engine verspricht Anwendern schnellere Abfragen ihrer Data Lakes․ Für deren komfortable Analyse und Visualisierung dient Redash․
Machine Learning: MLflow landet bei der Linux Foundation
#Databricks #Koalas #LinuxFoundation #MLflow #MachineLearning

Databricks hat die vor zwei Jahren vorgestellte Plattform für das Lebenszyklus-Management von ML-Projekten an die Open-Source-Organisation übergeben․
Databricks holt BI und SQL auf den Data Lake
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Mit SQL Analytics komplettiert das Unternehmen seine Lakehouse-Architektur, die die Leistung von Data Warehouses mit dem Tempo von Data Lakes kombiniert․
Machine Learning: MLflow 1․12 verbessert die PyTorch-Integration
#Databricks #MLflow #MachineLearning

Die Plattform zum Verwalten von Machine-Learning-Projekten hat neue Funktionen zum Bereitstellen von Modellen, zum Umwandeln in TorchScript und fürs Logging․
Databricks erhält Finanzspritze von einer Milliarde US-Dollar
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Üppig ausgestattet mit Risikokapital bereitet sich das Unternehmen hinter dem Big-Data-Framework Apache Spark auf einen Börsengang vor․
Databricks bringt den Data Lake auf die Google Cloud Platform
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Anwender können die Lakehouse-Plattform künftig erstmals in einer vollständig containerisierten Cloud-Umgebung nutzen․
Databricks will mit Delta Sharing Datensilos aufbrechen
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Das neue Open-Source-Projekt soll als offenes Protokoll den Datenaustausch und die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit eröffnen – sogar in Echtzeit․
Machine Learning: Databricks setzt eine ML-Plattform auf den Data Lake
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Data Engineers, Data Scientists und Product Owner sollen mit Databricks Machine Learning gemeinsam an ML-Projekten arbeiten können․
Databricks macht BI und SQL auch serverless verfügbar
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Der Anbieter hinter der Data-Lakehouse-Architektur sichert sich außerdem eine weitere Finanzspritze in Höhe von 1,6 Milliarden US-Dollar․
Data Science: Databricks investiert in Low-Code-Know-how und übernimmt 8080 Labs
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Die UI-Technik des deutschen Start-ups soll die Einstiegshürde zu Databricks' Lakehouse-Plattform senken und Data Science sowie ML auch ohne Code ermöglichen․
Databricks schaltet Delta Live Tables für automatisierte ETL-Pipelines frei
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Das ETL-Framework soll Data Engineers das aufwendige Erstellen, Betreiben und Warten von Daten-Pipelines erleichtern․
Machine Learning: Databricks gibt AutoML für den uneingeschränkten Einsatz frei
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Der in die Databricks-Plattform integrierte Dienst AutoML soll Data Scientists helfen, ML-Modelle schneller produktionsreif zu entwickeln․
Data Science: Apache SystemDS 3․0 erhält ein Backend für Multi-Tenancy
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Das neue Release der Data-Science-Software SystemDS führt ein Federated Backend für Mehrmandantenfähigkeit ein und vollzieht das Update auf Java 11 und Spark 3․
Query Engine Photon für alle Lakehouse-Systeme
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Die auf SQL und weitere Sprachen ausgelegte Suchmaschine Photon steht nun für Lakehouse-Datensysteme auf den wichtigsten Cloud-Plattformen bereit․
Datenanalyse: Oracle springt auf den Lakehouse-Zug auf
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Der neue Cloud-Service MySQL HeatWave Lakehouse von Oracle zielt auf das hochperformante Laden und Analysieren großer Datenmengen․
Data Lakes: Databricks bindet VS Code und dbt-Projekte nahtlos ein
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Mit Databricks Workflows lassen sich Datentransformationsprojekte organisieren und Entwickler erhalten über VS Code direkten Zugriff auf Databricks-Cluster․
Generative KI: Databricks serviert ML-Modelle direkt aus dem Data Lake
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Mit Databricks Model Serving können Data Scientists Machine-Learning-Modelle direkt aus der Lakehouse-Architektur in Echtzeit bereitstellen․