🐆

初心者なりに『Databricks』を整理する

に公開
Databricks
spark
データ基盤
Lakehouse
dbfs
idea

はじめに

業務でDatabricksを触り始めたことをきっかけに、自分なりの理解を整理してみました。

この記事は、

  • Databricksって何？
  • Lakehouseって何？
  • DBFSって何？

といった疑問を、初心者目線で整理するメモです。

まだ勉強中なので「完璧な解説」ではなく、
あくまで“今の自分の理解のアウトプット”として書いています。

1. Databricksとは何か

Databricks ＝ Apache Sparkをベースにした
マルチクラウドのLakehouseプラットフォーム

自分なりにポイントを3つに整理しました。

✅ ① マルチクラウド対応

Databricksは AWS / Azure / GCP のいずれでも利用できます。
（特定クラウドに閉じないのが特徴）

✅ ② Apache Sparkが中核

処理エンジンの中心は Apache Spark。
大規模データを分散処理できる基盤の上にDatabricksが乗っているイメージです。

※Apache Sparkとは、大規模データを高速に処理するための分散処理エンジンで、バッチ処理・ストリーム処理・SQL分析・機械学習などに使われる。

✅ ③ Lakehouseというコンセプト

Databricksは「Lakehouse」を実現するプラットフォームとして設計されています。

2. Lakehouseとは

従来の世界では、次のように役割が分かれていました。

データレイク

  • オープン
  • 柔軟
  • MLに強い
    ※ML（Machine Learning＝機械学習）とは、データから規則性を自動で学び、予測や分類・推薦などを行う技術。

データウェアハウス

  • 信頼性が高い
  • ガバナンスが強い
  • パフォーマンスが良い

これに対して Lakehouse は、

データエンジニアリング・分析・AIを
一つのプラットフォームに統合する考え方

だと理解しました。

個人的な言い換えだと：

「データレイクの自由さ」＋「データウェアハウスの堅牢さ」

この両立を目指したのがLakehouse、というイメージです。

3. Databricksのアーキテクチャ（ざっくり）

🟦 Control Plane（制御側）

  • Web UI
  • クラスター管理
  • ワークフロー
  • ノートブック

👉 人が触る管理・操作レイヤー

🟩 Data Plane（データ処理側）

  • クラスター
  • DBFS
  • クラウドストレージ

👉 実際にデータ処理が走るレイヤー

イメージとしては：

という役割分担です。

4. Spark on Databricks

Databricksの中心で動いているのは Apache Spark で、特徴は次の通りです。

  • インメモリ分散処理
  • 複数言語対応
    • Scala / Python / SQL / R / Java
  • バッチ処理・ストリーム処理の両対応
  • 構造化・半構造化・非構造化データを扱える

一言でまとめると：

「大規模データを高速に処理できるエンジン」

という理解です。

5. DBFS（Databricks File System）とは

DBFSは次のような位置づけでした。

  • 分散ファイルシステム
  • Databricksクラスターに標準搭載
  • 実体はクラウドストレージ上にある“抽象化レイヤー”

関係を表すと：

ポイント：

  • ユーザーは DBFSを操作する
  • でも実データは クラウドストレージに保存されている

という構造になっています。

6. 現時点のまとめ（自分の理解）

いまの整理をシンプルにまとめると：

  • Databricks ＝ Lakehouseを実現する基盤
  • 処理エンジン ＝ Apache Spark
  • DBFS ＝ クラウドストレージのラッパー
  • 分析・AI・データ基盤を一か所で扱える

まだ理解は浅いので、今後は次のテーマを書きたいと思います。

  • Delta Lake
  • Unity Catalog
  • ノートブックの実例

もし同じくDatabricksを勉強している方がいたら、ぜひ一緒に頑張りましょう！

Discussion