Databricksインターフェースの簡単なツアー
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定義
Databricks ワークスペースは、ストレージやコンピュートから SQL 分析、AI まで、データライフサイクル全体を統合サイドバーで整理する統一インターフェース。
Databricks の「何」と「どこ」について理解したところで、実際のインターフェースを見てみましょう。最初にログインすると、左側にシンプルで包括的なサイドバーが表示されます。従来のシステムのように「モード」を切り替える必要はなく、最新の Databricks インターフェースではすべての機能が一つの論理的なフローで配置されており、エンジニアリングと分析の間をシームレスに移動できます。
グローバルナビゲーションと「新規」ボタン
サイドバーの最上部には「新規」ボタンがあります。これは、ノートブック、クラスター、SQLクエリなど、あらゆるアセットをメニューを探すことなく作成できる共通ショートカットです。この下のグローバルセクションには以下が含まれます:
- Workspace: すべてのフォルダーやノートブックが保存されるデジタルファイリングキャビネット。ここでの「Workspace」という用語は少し紛らわしいですが、プラットフォーム全体を指す場合もあります。この場合、クリックするとファイルシステムに移動し、ノートブックの保存や編集が可能です;
- Recents: 最近作業したファイルへのクイックアクセスリスト;
- Catalog: データテーブル、スキーマ、データベースを探索するための中心的なハブ;
- Compute: コードの「処理能力」を提供するクラスターを管理する場所。
SQLカテゴリ
ビジネスインテリジェンスやデータ分析に注力するユーザー向けに、SQLセクションは専用のツール群を提供:
- SQLエディタとクエリ: SQLコードの作成、保存、実行を行う場所;
- ダッシュボードとGenie: データの可視化や自然言語でデータセットに質問できるツール;
- SQLウェアハウス: 高速なSQLパフォーマンスに最適化された専用のコンピュートリソース。
データエンジニアリングとAI/ML
サイドバーをさらに下に進むと、データパイプラインのより技術的な段階向けの専用ツールが見つかる:
- データエンジニアリング: このセクションはジョブ実行とデータ取り込みに焦点を当てており、生データソースからLakehouseへのデータ移動を自動化可能;
- AI & 機械学習: 高度なデータサイエンスのための領域。Playgroundでのテスト、Experimentsでのモデル進捗管理、ServingでのAIモデルの本番環境へのデプロイが含まれる。
ユーザープロファイルと設定
インターフェースの隅に、プロフィールと設定メニューがあります。これは、一般ユーザーおよび管理者の両方にとって重要なエリアです。
- ユーザー設定: 個人プロフィールの管理、テーマの変更、セキュアな接続のためのアクセストークンの生成が可能です。
- 管理者設定: 管理者権限がある場合、ワークスペース全体の管理(ユーザーアクセス、請求、グローバルセキュリティポリシーの管理など)を行います。
検索と発見
インターフェースの上部にある検索バーは、エコシステム全体から瞬時にあらゆるものを検索可能。ファイル名だけでなく、ノートブック内やデータカタログ内も検索し、特定のテーブルやコード行もすぐに見つけることができる。
1. コードを実行する「仮想エンジン」(クラスター)を管理するために使用されるサイドバーセクションはどれか?
2. SQLクエリに基づいた視覚的なレポートやチャートを作成したい場合、サイドバーのどのカテゴリを参照しますか?
3. 個人用フォルダーや共同プロジェクトのファイルはどこに保存されていますか?
すべて明確でしたか?
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