Unity Catalog Lakeguard：業界初、マルチユーザーのApache Sparkクラスター向けのデータガバナンス
Unity Catalog Lakeguardを発表できることを嬉しく思います。これにより、Databricksデータインテリジェンスプラットフォームのコスト効率の高いマルチユーザーコンピューティング上で完全なデータガバナンスを備えたSQL、Python、ScalaでApache Spark ™ ワークロードを実行できるようになります。 従来、ガバナンスを強化するにはシングルユーザークラスターを使用する必要があり、コストと運用のオーバーヘッドを負担する必要がありました。 Lakeguardを使用すると 、ユーザーコードは他のユーザーのコードや共有コンピュート上のSparkエンジンから完全に分離された状態で実行されるため 、実行時に データガバナンス を強制する ことができます。 これにより、クラスターをチーム全体で安全に共有し、計算コストを削減し、運用の手間を最小限に抑えることができます。 Lakeguardは、 Unity Catalog の導入以来、不可欠な存在となっています。DBR 13.1ではPython
Apache Spark™ 3.5のご紹介
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 本日、Databricks Runtime 14.0の一部として、Databricks上でApache Spark™ 3.5が利用可能になったことを発表いたします。Spark 3.5のリリースに多大な貢献をしていただいたApache Sparkコミュニティに深く感謝いたします。 Sparkをこれまで以上にアクセスしやすく、多用途で効率的なものにするという我々のミッションに沿った今回のアップデートには、以下のような新機能と改良が 盛り込まれています： The English SDK for Apache Spark enables users to...
Databricks Connect “v2” でどこからでも Databricks を使用しよう
Original Blog : Use Databricks from anywhere with Databricks Connect “v2” 翻訳： junichi.maruyama この度、Databricks Connect "v2 "のパブリックプレビューを発表することができ、 開発者はどこでも動作するアプリケーションからDatabricksのパワーを利用できるようになりました。 これまで、SQL以外の言語からDatabricksにリモートで接続する方法はありませんでした。 Databricks Connect library をアプリケーションに組み込み、Databricks Lakehouseに接続するだけです！...
Spark Connect がApache Spark 3.4で利用可能になりました
Original Blog : Spark Connect Available in Apache Spark 3.4 翻訳： junichi.maruyama 昨年、Data and AI SummitでSpark Connectが 紹介 されました。最近リリースされたApache SparkTM 3.4の一部として、Spark Connectは一般的に利用できるようになりました。また、最近Databricks ConnectをSpark...
Apache Spark™ 3.4 for Databricks Runtime 13.0の紹介
Original Blog : Introducing Apache Spark™ 3.4 for Databricks Runtime 13.0 (翻訳： junichi.maruyama ) 本日、 Databricks Runtime 13.0 の一部として、Databricks上で Apache Spark™ 3.4...