简单、易用、多种创作工具
Databricks Runtime内核，性能优 于社区版Spark，最高可达50倍提升。 满足高性能、高稳定性、可弹性的计算 需求。
轻松处理包含数十 亿文件的PB级表的元数据信息，实现了 批流一体的数据处理方式。
同时满足数据科学家、数据工程师以及 业务分析师的计算需求，提供交互式的 协同分析工作平台。
计算存储分离，减少数据冗余，实现多 引擎间的数据共享，降低数据存储成本 内置对OSS的访问性能优化。
快速拉起Spark全托管的集群，操作简单，按需付费。
用户根据需求设置节点数量，支持集群高可用
支持ECS通用型、技术型和内存型三种实例规格
集群规模可动态扩展，调整计算资源大小，达到成本最优
多种用户角色共享数据，交互式协同合作。
可以协同工作的工作空间，交互式的作业执行方式， 支持Spark、PySpark、Spark R和Spark SQL类型的作 业，分析结果可视化展示。
集群之间共享数据库、表的元信息，无需重复创建。
100%兼容开源Spark，迁移成本低，性能表现优异。
在Apache Spark基础上做了大量的性能优化，且针对阿里 云OSS做了I/O优化，提供了更快速、更高效的计算引擎。
较开源Delta Lake，功能更完备，对核心功能点均有更 深度的优化和性能提升。
与阿里云RAM集成，可以根据用户和角色做权限控制，保障数据安全性。
简化机器学习生命周期，快速进行模型测试、实验、以及生产部署，并可视化结果。
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