J’ai écrit sur Développement piloté par les tests dans Databricks et certains des questions intéressantes que vous pouvez rencontrer avec des objets Python. J’ai toujours pensé qu’un code qui n’est pas testable est détestable. Certes, il a été très difficile d’arriver là où je voulais être avec Databricks et TDD. […]
je n’aime pas tester Briques de données cahiers et c’est un problème. J’aime les Databricks. J’aime le développement piloté par les tests. Pas dans un contexte évangélique ; Couverture du code à 100 % ou échec. Je trouve simplement qu’une quantité raisonnable de couverture de code me donne une confiance raisonnable. Databricks […]
J’ai mentionné que ma tentative de implémenter TDD avec Databricks n’a pas été totalement couronné de succès. La configuration de l’environnement local n’était pas un problème et l’obtention d’un identifiant de service pour le composant CI/CD était plus un problème administratif que technique. L’utilisation de simulations pour tester des objets […]
je n’aime pas tester Briques de données cahiers et c’est un problème. J’aime les Databricks. J’aime le développement piloté par les tests. Pas dans un contexte évangélique ; Couverture du code à 100 % ou échec. Je trouve simplement qu’une quantité raisonnable de couverture de code me donne une confiance raisonnable. Databricks […]
Parfois, c’est agréable de pouvoir sauter une étape. La plupart des projets de données impliquent un déplacement de données avant l’accès aux données. Habituellement, ce n’est pas un problème ; tout le monde est d’accord sur le fait que les données doivent être fait disponible avant qu’il puisse être disponible. […]
L’objectif de Databricks Unity Catalog est de fournir une sécurité et une gestion centralisées des données et des actifs d’IA dans l’ensemble du lac de données. Unity Catalog fournit un contrôle d’accès précis pour tous les objets sécurisables du Lakehouse ; bases de données, tables, fichiers et même modèles. Finies les […]
L’ingénierie des fonctionnalités est l’étape de prétraitement utilisée pour rendre les données brutes utilisables comme entrée dans un modèle ML via la transformation, l’agrégation, l’enrichissement, la jointure, la normalisation et d’autres processus. Parfois, l’ingénierie des fonctionnalités est utilisée sur la sortie d’un autre modèle plutôt que sur les données brutes […]
Dans le monde du traitement du Big Data, des systèmes de fichiers efficaces et évolutifs jouent un rôle crucial. L’un de ces systèmes de fichiers qui a gagné en popularité dans l’écosystème Apache Spark est DBFS, qui signifie Databricks File System. Dans cet article de blog, nous explorerons ce qu’est […]
Qu’est-ce que Databricks ? Databricks est une plate-forme de traitement et d’entreposage de données basée sur le cloud qui a acquis une immense popularité ces dernières années. Il a été développé par les créateurs d’Apache Spark, un framework open source de traitement du Big Data. Databricks fournit une plate-forme d’analyse […]
Le Data and AI Summit 2022 a fait d’énormes annonces pour la plateforme Databricks Lakehouse. Parmi ceux-ci, il y avait plusieurs améliorations exaltantes à Flux de travail Databricksle service d’orchestration entièrement géré qui est profondément intégré à la plate-forme Databricks Lakehouse et Tableaux Delta Live aussi. Avec ces nouvelles efficacités, […]
