Open Source
Les ingénieurs de Databricks sont les créateurs de plusieurs technologies de données open source parmi les plus populaires au monde
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Nos projets Open Source les plus populaires
Apache SparkTM
Apache Spark est un moteur unifié pour exécuter des charges de travail de data engineering, de Data Science et de ML.
Delta Lake
Delta Lake vous permet de construire une architecture de lakehouse sur des systèmes de stockage tels qu'AWS S3, ADLS, GCS et HDFS.
MLflow
MLflow gère le cycle de vie du ML, y compris l'expérimentation, la reproductibilité, le déploiement et un registre central des modèles.
Redash
Redash permet à quiconque d'exploiter SQL pour explorer, interroger, visualiser et partager des données à partir de petites ou de grandes sources de données (small et big data).
Delta Sharing
Delta Sharing est le premier protocole ouvert pour le partage sécurisé des données. Il permet d'échanger facilement des données avec d'autres organisations.
Databricks prend en charge ces technologies open source courantes supplémentaires
TensorFlow
Databricks prend en charge TensorFlow, une bibliothèque de référence pour le deep learning et les clusters de calcul
PyTorchTM
Facebook, le créateur de PyTorch, et Databricks ont collaboré sur des intégrations communes.
KerasTM
API de deep learning écrite en Python, Keras fonctionne par-dessus TensorFlow. Elle est disponible dans Databricks Runtime pour ML.
RStudio
Une suite d'outils open source pour la Data Science collaborative à l'aide de R
Scikit-learn
Package Python largement utilisé dans le Machine Learning basé sur NumPy, SciPy et Matplotlib
xgboost
Une bibliothèque distribuée de boosting de gradient reliée aux langages tels que Python, R et C++.
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