Le choix du format de données approprié est un facteur critique, mais souvent sous-estimé, pour la performance et l'efficacité dans Databricks. Un choix inapproprié peut ralentir les requêtes et augmenter les coûts de stockage. Cependant, quelle est la différence entre un format de fichier tel que Parquet et une technologie telle que Delta Lake ? Ce wiki fournit un guide pratique pour s'y retrouver dans la multitude de formats de données. Il explique pourquoi Parquet est le format de choix pour la plupart des analyses, comment Delta Lake apporte la fiabilité d'un entrepôt de données au lac de données et quel rôle jouent les alternatives telles qu'Iceberg et Hudi.

Comment cela fonctionne-t-il dans le partage de données avec SAP et Databricks ? Le partenariat stratégique entre SAP et Databricks permet une intégration transparente. Vous pouvez fournir des données directement depuis le système SAP vers Databricks en tant que « Business Data Products » via le « BDC Connector ». Grâce au partage Delta, ces données peuvent ensuite être utilisées « en direct » et « sans copie » pour des applications d'analyse et d'IA, sans avoir à les extraire et à les copier depuis l'environnement SAP.

Comment cela fonctionne-t-il dans le partage de données avec SAP et Databricks ? Le partenariat stratégique entre SAP et Databricks permet une intégration transparente. Vous pouvez fournir des données directement depuis le système SAP vers Databricks en tant que « Business Data Products » via le « BDC Connector ». Grâce au partage Delta, ces données peuvent ensuite être utilisées « en direct » et « sans copie » pour des applications d'analyse et d'IA, sans avoir à les extraire et à les copier depuis l'environnement SAP.