DBFS (Databricks File System) та об’єми Databricks є двома ключовими концепціями, які використовуються в середовищі Databricks для роботи з даними. Хоча обидва ці інструменти використовуються для зберігання та роботи з даними, вони мають свої власні відмінності та переваги.

DBFS: Розподілена файлова система Databricks

DBFS є розподіленою файловою системою, яка розроблена для забезпечення доступу до даних у середовищі Databricks. Однією з головних переваг DBFS є те, що вона дозволяє працювати з даними, що зберігаються на різних джерелах, таких як Amazon S3, Azure Blob Storage та інші.

DBFS забезпечує інтерфейс для доступу до цих даних, дозволяючи користувачам звертатися до файлів та директорій, незалежно від того, де вони зберігаються. Це дозволяє зробити робочий процес більш гнучким та ефективним.

Об’єми Databricks

Об’єми Databricks є абстракцією, яка надає доступ до різних джерел даних через Databricks Runtime. Вони дозволяють підключатися до різних сховищ даних, таких як Apache Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Azure Data Lake Storage та інші.

Об’єми можуть бути використані для зберігання результатів обробки даних, а також для тимчасового зберігання проміжних результатів. Їхня основна перевага полягає в тому, що вони дозволяють ефективно працювати з різними джерелами даних без необхідності вручну керувати кожним з них.

Висновок

У роботі з даними в середовищі Databricks, розуміння різниці між DBFS та об’ємами Databricks може бути важливим для ефективного використання ресурсів та оптимізації робочих процесів. Обидва ці інструменти мають свої власні переваги та використовуються для різних цілей, і розуміння їхніх відмінностей може допомогти користувачам вибрати найбільш підходящий для них інструмент.