Die Auswahl des richtigen Datenformats ist ein kritischer, aber oft unterschätzter Faktor für die Performance und Effizienz in Databricks. Die falsche Wahl kann Abfragen verlangsamen und Speicherkosten in die Höhe treiben. Doch was ist der Unterschied zwischen einem Dateiformat wie Parquet und einer Technologie wie Delta Lake? Dieses Wiki bietet einen praxisnahen Leitfaden durch den Dschungel der Datenformate. Es erklärt, warum Parquet die erste Wahl für die meisten Analysen ist, wie Delta Lake die Zuverlässigkeit eines Data Warehouse in den Data Lake bringt und welche Rolle Alternativen wie Iceberg und Hudi spielen.

Wie funktioniert das in der Datasharing mit SAP und Databricks? Die strategische Partnerschaft zwischen SAP und Databricks ermöglicht eine nahtlose Integration. Sie können aus dem SAP-System über den „BDC Connector“ direkt in Databricks als „Business Data Products“ bereitstellen. Dank Delta Sharing können diese Daten dann „live“ und „zero-copy“ für Analyse- und KI-Anwendungen genutzt werden, ohne sie aus der SAP-Umgebung extrahieren und kopieren zu müssen.

Wie funktioniert das in der Datasharing mit SAP und Databricks? Die strategische Partnerschaft zwischen SAP und Databricks ermöglicht eine nahtlose Integration. Sie können aus dem SAP-System über den „BDC Connector“ direkt in Databricks als „Business Data Products“ bereitstellen. Dank Delta Sharing können diese Daten dann „live“ und „zero-copy“ für Analyse- und KI-Anwendungen genutzt werden, ohne sie aus der SAP-Umgebung extrahieren und kopieren zu müssen.