Giới thiệu

Trong thời đại hiện nay, việc quản lý và xử lý dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng. Git và Databricks là hai công cụ mạnh mẽ giúp các kỹ sư dữ liệu tối ưu quy trình làm việc của họ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao cả hai công cụ này đều cần thiết trong kỹ thuật dữ liệu hiện đại.

Tại sao cần Git?

Khi bạn làm việc trong một nhóm, Git không chỉ đơn thuần là công cụ hữu ích - nó là mạng lưới an toàn của bạn.

1. Tính năng Branching và Hợp tác

• Git cho phép nhiều kỹ sư làm việc trên các tính năng cùng một lúc thông qua các nhánh.
• Bạn có thể gộp, so sánh và giải quyết xung đột mà không làm hỏng mã sản xuất.

2. Đánh giá mã và Pull Requests

• Mặc dù Databricks có lịch sử phiên bản, nhưng nó không cung cấp quy trình có cấu trúc cho các Pull Requests, đánh giá và phê duyệt.
• Git đảm bảo rằng mỗi dòng mã đều có trách nhiệm.

3. Tích hợp với CI/CD

• Git có thể kết nối với các công cụ như GitHub Actions, Azure DevOps hoặc Jenkins.
• Điều này có nghĩa là các notebook của Databricks có thể trở thành một phần của quy trình kiểm tra và triển khai tự động.

4. Tính di động và Sao lưu

• Với Git, mã của bạn không bị khóa trong Databricks.
• Bạn có thể sao chép, di chuyển hoặc chia sẻ các kho mã giữa các nhóm và tổ chức.

💡 Tóm lại: Git khiến dự án của bạn sẵn sàng cho kỹ thuật phần mềm.

Sức mạnh của Databricks

Không nên đánh giá thấp những gì Databricks mang lại:

1. Phiên bản Notebook

• Mỗi lần chỉnh sửa bạn thực hiện đều được lưu lại - bạn có thể quay lại các phiên bản trước mà không lo lắng.

2. Hợp tác theo thời gian thực

• Hãy nghĩ đến Google Docs cho các pipeline dữ liệu.
• Nhiều kỹ sư có thể cùng chỉnh sửa một notebook và thấy các cập nhật ngay lập tức.

3. Thực thi và Chạy tích hợp

• Khác với Git, Databricks không chỉ theo dõi mã - nó thực sự thực thi mã trên các cluster.
• Điều này có nghĩa là lịch sử phiên bản không chỉ bao gồm mã mà còn có ngữ cảnh thực thi.

4. Giao diện người dùng cho các đội dữ liệu

• Không phải kỹ sư dữ liệu nào cũng là bậc thầy về Git. Phiên bản của Databricks cung cấp một điểm khởi đầu thấp cho việc theo dõi thay đổi.

Tích hợp cả hai công cụ

Sự thật là:

• Phiên bản Databricks = tuyệt vời cho sự hợp tác nhanh chóng và các thay đổi nhỏ.
• Git = thiết yếu cho các dự án quy mô lớn, pipeline sản xuất và quy trình làm việc cấp doanh nghiệp.

Khi kết hợp, chúng tạo ra một quy trình làm việc vừa linh hoạt vừa đáng tin cậy:

• Thử nghiệm trong các notebook của Databricks với phiên bản tích hợp.
• Đẩy mã ổn định lên Git để hợp tác, đánh giá và CI/CD.
• Triển khai một cách liền mạch với sự tự tin.

Ví dụ thực tế

Trong một dự án của tôi, chúng tôi có hơn 5 kỹ sư làm việc trên một pipeline ETL duy nhất.

• Nếu không có Git, chúng tôi đã liên tục ghi đè lên các thay đổi của nhau trong các notebook. Thật hỗn loạn! 😅
• Khi chúng tôi tích hợp Git, chúng tôi có thể tạo nhánh, đánh giá và gộp mã một cách sạch sẽ - trong khi vẫn tận hưởng lịch sử notebook của Databricks cho các sửa đổi nhỏ.

Kết quả đạt được:

• ⚡ Hợp tác nhanh hơn
• ⚡ Ít lỗi sản xuất hơn
• ⚡ Đội ngũ kỹ sư vui vẻ hơn

Kết luận

Vậy tại sao cần Git nếu Databricks đã có phiên bản?
👉 Bởi vì Git mang lại kỷ luật, cấu trúc và khả năng mở rộng, trong khi Databricks mang lại sức mạnh hợp tác và thực thi.

Hãy nghĩ như thế này:

• Databricks là sân chơi của bạn 🎢
• Git là dây an toàn của bạn 🛡️

Cùng nhau, chúng đảm bảo rằng bạn có thể xây dựng, thử nghiệm và mở rộng với sự tự tin.

💡 Lời khuyên của tôi: Nếu bạn mới bắt đầu với Databricks, hãy tận hưởng tính năng phiên bản của nó - nhưng đừng bỏ qua Git. Làm chủ cả hai, và bạn sẽ không thể ngăn cản trong sự nghiệp kỹ thuật dữ liệu của mình. 🚀