Databricks 和 Spark 有什么区别？

Question

我试图清楚地了解它们是如何相互关联的，以及使用其中一个是否总是需要使用另一个。如果您可以对它们中的每一个给出非技术性的定义或解释，我将不胜感激。请不要粘贴两者的技术定义。我不是软件工程师、数据分析师或数据工程师。

Answer 1

这两段全面总结了差异（来自此来源）：

Spark 是一个通用的集群计算系统，可用于多种用途。Spark 提供了类似于 MapReduce 的接口，但允许更复杂的操作，例如查询和迭代算法。Databricks 是一个构建在 Spark 之上的工具。它允许用户开发、运行和共享基于 Spark 的应用程序。

Spark 是一个强大的工具，可用于分析和操作数据。它是一个开源集群计算框架，用于以更快、更高效的方式处理数据。Databricks 是一家使用 Apache Spark 作为平台来帮助公司和企业加速工作的公司。Databricks 可用于创建集群、运行作业和创建笔记本。它可用于共享数据集，并可与其他工具和技术集成。Databricks 是一个有用的工具，可用于快速有效地完成工作。

简而言之，Databricks 有一个构建在 Apache Spark 之上的工具，但它以直观的方式包装和操作它，更易于人们使用。

原则上，这与 Hadoop 和 AWS EMR 之间的差异相同。