Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可同时满足数据分析师、数据开发工程师和数据科学家的分析需求，实现协同合作和数据共享。满足用户在大数据下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。
产品优势
极致性能
Databricks Runtime内核，性能明显优于社区版Spark，最高可达50倍提升。满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求。
批流一体
Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式。
协同分析
同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台。
数据共享
计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享，降低数据存储成本，内置对OSS的访问性能优化。
精心打造的功能
全托管分析平台
快速拉起Spark全托管的集群，操作简单，按需付费。
集群规模
用户根据需求设置节点数量，支持集群高可用。
机型选择
支持ECS通用型、计算型和内存型三种实例规格族。
弹性能力
集群规模可动态扩展，调整计算资源大小，达到成本最优。
交互式协同工作
多种用户角色共享数据，交互式协同合作。
Notebook
可以协同工作的工作空间，交互式的作业执行方式，支持Spark、PySpark、Spark R和Spark SQL类型的作业，分析结果可视化展示。
统一元数据
集群之间共享数据库、表的元信息，无需重复创建。
完全兼容Spark生态
100%兼容开源Spark，迁移成本低，性能表现优异。
Databricks Runtime
在Apache Spark基础上做了大量的性能优化，且针对阿里云OSS做了I/O优化，提供了更快速、更高效的计算引擎。
Databricks Delta Lake
较开源Delta Lake，功能更完备，对核心功能点均有更深度的优化和性能提升。
企业安全性
与阿里云RAM集成，可以根据用户和角色做权限控制，保障数据安全性。
流批一体数据仓库
Databricks 数据洞察数据仓库方案
统一的大数据管理平台，从上游数据抽取到下游数据分析，贯穿整个数据分析工作流。自动扩缩容，免运维，降低运维成本
数据获取
接收实时产生的流式数据和外部云存储上批量数据。
数据ETL
持续高效地处理增量数据，支持数据的回滚和删改，提供ACID事务性保障。
BI数据分析
支持Ad hoc查询，无缝对接多种BI分析工具。
AI数据探索
支持机器学习。
大数据与AI结合
Databricks 数据洞察机器学习方案
简化了机器学习生命周期:，快速进行模型测试、实验、以及生产部署，并可视化结果
特征工程
Spark SQL/Data Frame进行的分布式的数据预处理，EDA和特征工程
分布式模型训练
利于Spark ML、ML相关模块做特征处理，进行ML/DL模型分布式训练
在线部署
封装模型到Spark ML pipeline，以PMML或Mleap方式存放于OSS，发布到PAI-EAS做线上预测 服务
云边端一体
也可利用容器镜像服务和ACK@Edge，将模型作为容器下沉到边缘终端，服务离线终端设备的AI
