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DE WICHTIG: Diese AWS-Quick-Start-Bereitstellung erfordert, dass Ihr Databricks-Konto auf der selben E2-Version der Plattform ist. Bei Fragen über Ihr Databricks-Konto kontaktieren Sie Ihren Databricks-Vertreter.

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DE Stellen Sie Databricks auf der Google Kubernetes Engine bereit, der ersten Kubernetes-basierten Databricks-Laufzeit in einer beliebigen Cloud, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

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DE Databricks auf Google Cloud läuft auf der Google Kubernetes Engine (GKE) und ermöglicht es Kunden zum ersten Mal, Databricks in einer containerisierten Cloud-Umgebung einzusetzen.

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DE Dieser Quick Start ist für IT-Infrastrukturarchitekten, Administratoren und DevOps-Experten, die das Databricks-API für die Erstellung von Databricks-Workspaces in der Amazon-Web-Services-Cloud (AWS) verwenden möchten

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DE Dieser Quick Start wurde von Databricks in Zusammenarbeit mit AWS erstellt. Databricks ist ein AWS-Partner.

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DE Näheres zu Databricks-Kostenschätzungen finden Sie auf der Preisseite für Produktkontigenten und -funktionen.

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DE Eine Konto-ID für ein Databricks-Konto auf der E2-Version der Plattform. Falls Sie Fragen haben, kontaktieren Sie Ihren Databricks-Ansprechpartner.

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DE Die Lakehouse-Plattform von Databricks

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DE Powered by Delta Lake, das Databricks Lakehouse kombiniert das Beste aus Data Warehouses und Data Lakes

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DE Was ist ein Lakehouse? - The Databricks Blog

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DE Azure Databricks unterstreicht die Einführung von Delta Lake, MLflow und Integration mit Azure Machine Learning auf der Microsoft Ignite 2019

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DE Data Lakehouse-Plattform von Databricks

DE Mit seinen nativen Kooperationsfunktionen unterstützt die Databricks Lakehouse-Plattform konsistente Daten- und KI-Workflows für Datenteams

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DE Erfahren Sie mehr über die optimierte Abwicklung Ihrer Daten- und KI-Workloads mit der Databricks Lakehouse-Plattform

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DE Mit Databricks bietet Starbucks in seinen 30.000 Filialen ein kanalübergreifendes Kundenerlebnis

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DE Diese Funktionen sind in Databricks als Bestandteil des Unity-Katalogs – des ersten Multicloud-Datenkatalogs für das Lakehouse – nativ integriert und erweitert.

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DE ThoughtSpot Everywhere lässt sich nativ mit Plattformen wie Snowflake, Databricks und Amazon Redshift integrieren. Dadurch entsteht ein blitzschnelles und sofort verfügbares Sucherlebnis.

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DE Daten in der Cloud sind anders – auch Analysen sollten es sein

• Cloud sind anders

DE ThoughtSpot kündigt Investition von Snowflake an, um mit Such- und KI-gesteuerten Analysen mehr Wert aus der Data Cloud zu schöpfen

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DE Sicherheits- und Verwaltungsfunktionen auf Unternehmensniveau - Databricks

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• Databricks

DE Beschäftigen Sie sich näher mit der Plattformsicherheit und -verwaltung auf Databricks

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DE Da Databricks ML auf einer offenen Lakehouse-Grundlage mit Delta Lake aufsetzt, ermöglichen Sie es Ihren Machine-Learning-Teams damit, auf Daten jeglichen Typs und Umfangs zuzugreifen, sie zu untersuchen und aufzubereiten

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DE Databricks ermöglicht Ihren Administratoren und Datenteams eine konsistente Nutzung aller wichtigen Cloud-Anbieter

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DE Einige der weltweit beliebtesten Open-Source-Datentechnologien wurden ursprünglich von Databricks erfunden

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DE Weitere Informationen zu Databricks für Amazon Web Services, Microsoft Azure und die Google Cloud Platform

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DE What is Apache Spark? Spark und Databricks im Vergleich Erste Schritte mit Apache Spark spark.apache.org besuchen

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DE Databricks unterstützt TensorFlow, eine Bibliothek für Deep Learning und allgemeine Berechnungen auf Clustern.

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DE Bei der Integration hat Databricks mit PyTorch-Erfinder Facebook zusammengearbeitet.

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DE In Python geschriebene Deep-Learning-API, die auf TensorFlow aufbaut. Verfügbar in Databricks Runtime für Machine Learning.

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DE Was ist Apache Spark? Spark und Databricks im Vergleich Anwendungsfälle Ressourcen Meetups Technische Blogs

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DE „Databricks setzen wir inzwischen auch für Expedia.com ein

DE „Dank der vereinfachten Administration und Governance der Databricks-Plattform können unsere Teams im gesamten Unternehmen nun datenbasierte Entscheidungen treffen

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DE Databricks Notebooks unterstützen Python, R, SQL und Scala nativ, d. h., Anwender können unter Verwendung der Sprachen und Bibliotheken ihrer Wahl zusammenarbeiten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, zu visualisieren und zu teilen

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DE Mit dieser Fähigkeit, die die bestehende Lakehouse-Architektur ergänzt, hat Databricks für Disruptionen auf den ETL- und Data-Warehouse-Märkten gesorgt, was für Unternehmen wie das unsere wichtig ist

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