0) 사용방법

• 홈페이지에서 14일 무료 이용 가능 (무료 이용 링크)

1) 사용화면

1-1) 초기 화면

• 시작화면 3가지 메뉴 선택 가능
  1) Explore the Quickstart Tutorial
  2) Import & Explore Data
  3) Create a Blank Notebook

1-2) 전체 메뉴

• 왼쪽 메뉴바 선택 시 7가지 메뉴 선택 가능
  1) Create
  2) Workspace
  3) Repos
  4) Recents
  5) Search
  6) Data
  7) Clusters
  8) Jobs

1-3) Create

• Create 클릭 시 Notebook/Table/Cluster 세 가지로 생성 가능

* Create > Notebook

• Create > Notebook : Name, Default Language, Cluster 입력하고 Create 클릭
  
• Default Language의 경우, Python/Scala/SQL/R 네가지 중 선택 가능
  
• cmd 작성 가능
  
• New Notebook/Clone/Rename/Move/Delete/Upload Data/Export/Publish/Clear Revision History/Change Default Language
  
• Export : DBC Archive/Source File/IPython Notebook/HTML
  
• Undo/Cut current cell/Copy current cell/Paste cell above/Paste cell below/Move a cell up/Move a cell down/Delete current cell/Select all cells/Find and Replace/Format SQL code/Set Python indentation
  
• Standard/Results Only/Side-by-Side/Hide line numbers/Hide command numbers/Show table of contents/Notebook Theme/New Dashboard
  
• Notebook Theme : Light Theme/Dark Theme
  
• Run all cells in this notebook
  
• Clear Results/Clear State/Clear State&Results/Clear State&Run All
  
• Edit mode & Command mode 단축키 및 명령어
  
• 데이터브릭스의 시각화 툴은 총 11가지로 선택하여 사용 가능함
  (Bar, Scatter, Map, Line, Area, Pie, Quantile, Histogram, Box plot, Q-Q plot, Pivot)

* Create > Table

• 5가지 Data source 선택 가능 : Upload File/S3/DBFS/Other Data Sources/Partner Integrations
  
• Upload File : Data source/DBFS Target Directory/Files
  
• S3 : Create Table with UI/Create Table in Notebook(if you need to specify AWS keys to create a table)
  
• DBFS : Select a file from DBFS
  
• Other Data Sources : Connector
  
• Connector : Amazon Redshift/Amazon Kinesis/Cassandra/Snowflake/JDBC/Kafka/ Redis/Elasticsearch
  
• Partner Integrations

* Create > Cluster

• Create > Cluster : Cluster name/databrics runtime version 선택 후 클러스터 생성 가능
  
• Databricks Runtime Version 선택 가능
  
• Instance : Availability Zone 선택 가능(us-west-2c/2b/2a)
  
• Spark : Spark Config/Environment Variables
  
• Cluster Name 입력 후 Create Cluster 버튼을 클릭하면 Cluster가 생성됨
• 해당 Cluster의 Configuration, Notebooks, Libraries, Event Log, Spark UI, Driver Logs, Metrics, Apps, Spark Cluster UI-Master 확인 가능
  
• Cluster 이름 옆 버튼을 통해 Edit, Clone, Restart, Terminate, Delete 가능

1-4) Workspace

![]

• Shared/Users로 구분하여 작업 선택 가능
  
• 각 리스트 옆 화살표 클릭 시 Clone, Rename, Move, Delete, Export, Permission, Copy File Path, Open in New Tab 수행 가능
• 리스트 파일 더블클릭시 작업 중 페이지로 이동 가능

1-5) Repos

1-6) Recents

• 최근 작업 페이지로 이동 가능

1-7) Search

• 검색하여 작업 페이지로 이동 가능

1-8) Data

• Databases > Tables 선택 가능

1-9) Clusters

• All-Purpose Clusters와 Job Clusters 확인 가능

1-10) Jobs

• 유료 요금제에서만 사용 가능한 탭

2) Pricing

• Microsoft Azure, AWS, Google Cloud 세 가지 클라우드 중 선택

2-1) Pricing - Azure

2-2) Pricing - AWS

2-3) Pricing - Google Cloud

3) 참고영상

Introduction to Databricks [New demo linked in description]
Databricks Overview and Getting Started Guide
AWS, 마이크로소프트, 구글 알파벳이 투자한 회사(데이터브릭스 회사 소개)
2021년 가장 기대되는 IPO 상장 예정 데이터 기업, 데이터브릭스!