Là où un seul serveur pouvait autrefois analyser des gigaoctets de données, nous parlons aujourd’hui de téraoctets, voire de pétaoctets. C’est dans ce contexte qu’émerge le traitement distribué (ou parallèle), devenu un pilier incontournable du Big Data.

Née de l’univers Spark, cette plateforme se présente comme un environnement unifié pour l’ingénierie des données, le machine learning et l’analytique avancée. Mais derrière l’image de solution “tout-en-un”, il est essentiel de comprendre pour quels types de projets Databricks est réellement adapté, et dans quels cas d’autres outils peuvent être plus pertinents.

Dans l’univers des données modernes, la construction de pipelines ETL (Extract, Transform, Load) efficaces est essentielle...