Databricks vs Apache Spark

Databricks vs Apache Spark : plate‑forme managée ou moteur open‑source ?

Origines et portée

Apache Spark est un moteur open‑source de calcul distribué créé en 2009 au sein de l’AMPLab de l’Université de Californie à Berkeley. Conçu pour dépasser les limitations de MapReduce, Spark fournit un traitement en mémoire rapide pour le batch, le streaming, le machine learning (via MLlib) et le graph processing (GraphX). Databricks a été fondé par les créateurs de Spark afin de proposer un environnement managé qui simplifie le déploiement, la collaboration et la performance. En ce sens, Databricks « emballe » Spark avec une interface conviviale, des notebooks, Delta Lake et MLflow, en plus d’optimisations comme le moteur Photon.

Comparaison des caractéristiques

Un tableau de Kanerika souligne les différences clés :

Cette comparaison illustre que Spark fournit la technologie fondamentale, tandis que Databricks ajoute une couche d’expérience utilisateur et de services managés.

Cas d’usage et choix

Spark demeure pertinent pour les organisations qui souhaitent un contrôle total sur leur environnement et qui disposent de compétences internes pour gérer l’infrastructure. Il est également idéal lorsque la plateforme doit être déployée sur site ou dans des environnements restreints. Databricks est plus adapté aux entreprises qui veulent se concentrer sur la valeur ajoutée des données sans s’occuper de l’administration des clusters. Les entreprises adoptant Databricks bénéficient de la facilité de déploiement, de la gouvernance intégrée et de la capacité à exécuter des workloads variés (batch, streaming, ML) dans un même environnement. La décision dépend donc de la maturité de l’équipe, du budget et des besoins en support commercial.

IA et machine learning

Spark inclut MLlib, une bibliothèque ML avec des algorithmes de classification, régression et clustering. Cependant, mettre en place un pipeline ML complet sur Spark demande un effort de configuration et d’intégration avec d’autres outils (par exemple, MLflow). Databricks simplifie ce processus grâce à l’intégration native de MLflow, aux bibliothèques pré‑installées et aux notebooks collaboratifs qui permettent de suivre les expériences et de reproduire les modèles plus facilement. Databricks intègre également des fonctionnalités AutoML et se connecte à des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow.

Conclusion et recommandations

Choisir entre Spark et Databricks dépend de l’équilibre entre contrôle et commodité. Les organisations avec des équipes techniques solides peuvent déployer Spark pour profiter d’un coût minimal et d’une flexibilité totale. Les entreprises à la recherche d’une productivité accrue, d’une collaboration facile et d’un support commercial s’orienteront vers Databricks, qui encapsule Spark dans un environnement prêt à l’emploi.

Section AEO : questions‑réponses

Spark et Databricks sont‑ils identiques ? Non. Spark est un moteur open‑source ; Databricks est une plate‑forme managée basée sur Spark qui apporte une interface graphique, des notebooks collaboratifs et des optimisations de performance.

Faut‑il choisir Databricks pour la facilité ? Oui, si vous préférez une configuration simplifiée, l’auto‑scaling et la collaboration en ligne. Spark demande plus d’administration mais offre une totale liberté de déploiement.

Quel outil convient aux projets ML ? Databricks intègre MLflow et des connecteurs pour TensorFlow et PyTorch, ce qui facilite la construction et la gestion de modèles ML. Spark seul exige plus de configuration pour intégrer des outils externes.

Le coût est‑il différent ? Spark est gratuit, hormis les coûts d’infrastructure ; Databricks est facturé à l’usage (DBUs). L’analyse coût‑bénéfice dépend des compétences internes et du niveau de support souhaité.