由于数据分析和数据管理对企业的重要性与日俱增,对于当今的市场,数据平台 Snowflake 和 Databricks 的比较是必要的。
随着要研究的数据量逐渐增长,组织需要一种机制来在一个位置收集他们需要评估的所有数据,以便为数据挖掘做好准备。
毫无疑问,备受赞誉的基于云的数据系统 Snowflake 和 Databricks 都是行业领导者。 但是,哪个数据平台最适合您的公司?
商业智能应用程序所需的数量、速度和质量均由 Snowflake 和 Databricks 提供。
虽然存在差异,但也有很多相似之处。 它们有一个明显的方向,仔细检查时很明显。
Apache Spark 的创始人创立了企业软件业务 Databricks。
它以融合数据湖和 数据仓库到湖屋架构.
数据仓库业务 Snowflake 以最小的麻烦提供基于云的存储和访问服务。 它确立了其作为一种解决方案的地位,该解决方案提供对数据的安全访问,同时几乎不需要维护。
本文为您提供了雪花与雪花的详细比较。 Databricks 并解释每种产品的优势,以便您决定哪种产品最适合您的业务。 让我们从他们的介绍开始。
什么是 雪花?
Snowflake 是一项完全托管的服务,可为客户提供几乎无限的并发工作负载可扩展性,用于简单的数据集成、加载、分析和共享。
数据湖、数据工程、数据应用程序开发、数据科学和共享数据的安全消费是其一些典型用途。
Snowflake独特的设计自然地将计算和存储分开。
借助此架构,您实际上可以为所有用户和数据工作负载提供对单个数据副本的访问权限,而不会对性能造成任何负面影响。
为了获得一致的用户体验,Snowflake 使您能够跨不同位置和云以不可见的方式执行您的数据解决方案。
通过消除底层云基础设施的复杂性,Snowflake 使其变得可行。
Snowflake 数据市场提供了许多与成千上万的 Snowflake 客户进行交互的选项,还使您能够访问共享数据集和数据服务。
特征
- 更有效的数据驱动决策:使用 Snowflake,您可以消除数据孤岛,并为企业中的每个人提供有用的见解。 这是加强合作伙伴关系、优化定价、削减与运营相关的费用、提高销售效率和许多其他事情的关键初始步骤。
- 提高分析速度和质量:您可以通过从夜间批量加载切换到实时数据流来使用 Snowflake 加强您的分析管道。 通过允许企业中的每个人安全、并发和受控地访问您的数据仓库,您可以提高工作中的分析质量。 这减少了开支和体力劳动,使公司能够优化资源分配以实现收入最大化。
- 自定义数据交换:您可以使用 Snowflake 创建自己的数据交换,让您以安全的方式传输实时、受监管的数据。 此外,它还可以激励与合作伙伴、客户和其他业务部门建立更强大的数据连接。 它通过获取消费者的 360 度视角来实现这一点,该视角提供有关重要客户特征的信息,包括兴趣、职业等。
- 更好的产品和用户体验:有了 Snowflake,您可以更好地理解用户行为和产品使用情况。 此外,您可以利用整个数据集来满足客户,极大地增强您的产品线,并促进数据科学创新。
- 强大的安全:所有合规性和网络安全数据都可以集中在一个安全的数据湖中。 雪花数据湖保证了快速的事件反应。 将海量日志数据整合到一个地方,快速评估多年的日志数据,让您能够全面了解事件。 现在可以将半结构化日志和结构化企业数据组合在一个数据湖中。 在没有任何索引的情况下,Snowflake 使您能够轻松入门,同时在导入数据后轻松编辑和更改数据。
什么是 Databricks?
Databricks 是由 Apache Spark 驱动的基于云的数据平台。 它主要关注大数据分析和协作。
您可以提供完整的数据科学工作区 业务分析师、数据科学家和数据工程师使用 Databricks 的机器学习运行时、受控的 ML 流和协作笔记本进行交互。
允许您处理结构化数据的 Dataframes 和 Spark SQL 库位于 Databricks 中。
除了帮助您创建 人工智能 解决方案,Databricks 可以轻松地从您当前的数据中得出结论。
此外,Databricks 还提供各种库,用于 机器学习,包括 Tensorflow、Pytorch 等,用于构建和训练机器学习模型。
广泛的商业客户利用 Databricks 在各种用例和行业执行大规模生产流程,包括医疗保健、媒体和娱乐、金融服务、零售等等。
特征
- 三角洲湖:Databricks 有一个事务存储层,它是开源的,旨在用于整个数据生命周期。 该层可用于为您当前的数据湖提供数据可扩展性和可靠性。
- 交互式笔记本:当您拥有正确的工具和语言时,您可以快速访问数据、分析数据、与他人构建模型并分享新鲜、有用的见解。 Scala、R、SQL 和 Python 只是 Databricks 支持的几种语言。
- 机器识别:借助 Tensorflow、Scikit-Learn 和 Pytorch 等尖端框架,Databricks 可让您一键访问预配置的机器学习环境。 您可以从一个中央存储库共享和监控实验、一起管理模型以及复制运行。
- 增强型火花引擎:您可以使用 Databricks 获取最新版本的 Apache Spark。 各种开源库也可以与 Databricks 无缝集成。 如果您可以访问多个云服务提供商的可用性和可扩展性,您可以快速设置集群并创建完全托管的 Apache Spark 环境。 可以使用 Databricks 配置、设置和微调集群,而无需持续监控以保持最佳性能和可靠性。
Snowflake 和 Databricks 之间的核心差异
建筑
Snowflake 是一个基于 ANSI SQL 的无服务器系统,具有完全不同的存储和计算处理层。
Snowflake 中的每个虚拟仓库(即计算集群)在本地存储整个数据集的一个子集,同时使用大规模并行处理 (MPP) 来执行查询。
为了将内部数据组织和优化为可存储在云中的压缩列格式,Snowflake 采用了微分区。
事实上,Snowflake 维护了数据管理的所有方面,包括文件大小、压缩、结构、元数据、统计信息以及其他用户无法立即看到且只能通过 SQL 查询访问的数据项,这使得所有这些都可以完成自动地。
虚拟仓库是由许多 MPP 节点组成的计算集群,用于在 Snowflake 中进行所有处理。
Snowflake 和 Databricks 都是 SaaS 解决方案,但是,Databricks 的架构非常不同,因为它是基于 Spark 构建的。
一个名为 Spark 的多语言引擎可以安装在云中,并且基于单个节点或集群。 Databricks 目前使用 AWS、GCP 和 Azure,就像 Snowflake 一样。
控制平面和数据平面构成了它的结构。 所有处理过的数据都包含在数据平面中,而由 Databricks 无服务器计算管理的所有后端服务都在控制平面中。
无服务器计算使管理员能够创建完全由 Databricks 管理并提供即时计算的无服务器 SQL 端点。
虽然大多数其他 Databricks 计算的计算资源在云帐户或传统数据平面内共享,但这些资源在无服务器数据平面中共享。
Databricks 的架构由几个重要部分组成:
- Databricks 三角洲湖
- Databricks 增量引擎
- 流
数据结构
半结构化和结构化文件都可以使用 Snowflake 保存和上传,而无需 ETL 工具在将数据导入 EDW 之前先排列数据。
提交数据后,Snowflake 会立即将数据转换为自己的内部、有组织的格式。 与 Data Lake 相比,Snowflake 不需要您在加载非结构化数据并与之交互之前为其提供结构。
数据类型都可以以原始格式与 Databricks 一起使用。 为了给你的非结构化数据结构以便它可以被雪花等其他工具使用,你甚至可以将 Databricks 用作 ETL 工具.
在 Databricks 和 Snowflake 的争论中,Databricks 在数据结构方面胜过 Snowflake。
数据所有权
处理层和存储层在 Snowflake 中是分开的,允许它们在云上独立增长。 这表明它们都可以根据您的要求在云中独立扩展。
您的财务将从中受益。 此外,保留了两个层的所有权。 Snowflake 使用基于角色的访问控制 (RBAC) 技术保护对数据和机器资源的访问。
与 Snowflake 中的解耦层相比,Databricks 的数据处理和存储层是完全解耦的。
用户可以将他们的数据以任何格式放在任何地方,Databricks 将有效地处理它,因为它的主要目标是数据应用。
Databricks 显然是 Databricks 和 Snowflake 之间争论的赢家,因为您可以简单地使用它来处理数据。
资料保护
时间旅行和故障安全是雪花的两个特殊特性。 Snowflake 的时间旅行功能将数据保持在更新前的状态。
虽然企业客户可以选择最多 90 天的时间范围,但 Time Travel 通常仅限于一天。 数据库、模式和表都可以使用此功能。
Time Travel 保留期限到期后,将开始为期 7 天的故障保护期,该期限旨在保护和恢复以前的数据。
Databricks 与 Snowflake 的 Time Travel 功能的运作方式类似,Delta Lake 的运作方式也是如此。 保存在 Delta Lake 中的数据会自动进行版本控制,允许用户检索较早的数据版本以供将来使用.
Databricks 在 Spark 上运行,由于 Spark 是基于对象级存储构建的,因此 Databricks 从不真正存储任何数据。
这是它的主要优点之一。 这也意味着 Databricks 可能会处理本地系统的用例。
安保行业
所有数据都在 Snowflake 中自动静态加密。
控制平面和数据平面之间的所有通信都发生在云提供商的专用网络中,并且保存在 Databricks 中的所有数据都是安全的。
这两个选项都提供 RBAC(基于角色的访问控制)。 Snowflake 和 Databricks 遵守多项法律和认证,包括 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA 和 GDPR。
但是,由于 Databricks 在 AWS S3、Azure Blob 存储等对象级存储之上运行, 谷歌云 存储等方面,它与 Snowflake 相比缺少存储层。
性能
在性能方面,Snowflake 和 Databricks 是完全不同的解决方案,比较它们非常具有挑战性。
可以修改每个基准以呈现略有不同的故事。 一个完美的例子是 最近的一项研究 Databricks 对 TPC-DS 基准进行了测试。
就直接比较而言,Snowflake 和 Databricks 支持的用例略有不同,并且没有一个天生优于另一个。
然而,Snowflake 可能是交互式查询的更好选择,因为它在摄取时优化了所有存储以进行数据访问。
用例
Databricks 和 Snowflake 很好地支持 BI 和 SQL 用例。
Snowflake 提供易于与其他软件集成的 JDBC 和 ODBC 驱动程序。
鉴于客户不必管理该程序,它主要以其在 BI 中的用例和选择简单分析平台的企业而闻名。
同时,Databricks 发布的开源 Delta Lake 为他们的 Data Lake 增加了一层额外的稳定性。 客户可以将 SQL 查询发送到具有出色性能的 Delta Lake。
鉴于其多样性和卓越的技术,Databricks 以其最大程度地减少供应商锁定、更适合 ML 工作负载并为科技巨头提供帮助的用例而闻名。
定价
客户可以使用 Snowflake 访问四个企业级视图。 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake 是可用的四个版本。 完整的价格信息可用 相关信息.
另一方面,Databricks 提供的三个商业价格等级是基本、高级和企业。 您可以正确查看整个价目表 相关信息.
结论
优秀的数据分析工具包括 Snowflake 和 Databricks。
每个都有优点和缺点。 在决定哪个平台最适合您的业务时,使用模式、数据量、工作负载和数据策略都会发挥作用。
Snowflake 更适合那些有 SQL 经验和典型数据转换和分析的人。
流式处理、机器学习、人工智能和数据科学工作负载更适合 Databricks,因为它的 Spark 引擎支持多种语言的使用。
为了赶上其他语言,Snowflake 引入了对 Python、Java 和 Scala 的支持。
有人声称 Snowflake 可以最大限度地减少摄入期间的存储空间,因此它更适合交互式查询。
此外,它在生成报告和仪表板以及管理 BI 工作负载方面表现出色。 就数据仓库而言,它表现良好。
但是,一些用户注意到它受到大量数据的影响,例如在流应用程序中看到的数据量。 Snowflake 在基于数据仓库技能的直接竞争中获胜。
但是,Databricks 实际上并不是数据仓库。 它的数据平台更全面,并具有优于 Snowflake 的 ELT、数据科学和机器学习能力。
用户无法控制他们存储数据的托管对象存储的成本。 数据湖和数据处理是主要主题。
但是,它专门针对数据科学家和非常熟练的分析师。
总之,Databricks 赢得了技术观众的青睐。 精通技术和非精通技术的用户都可以轻松使用 Snowflake。
Snowflake 提供的几乎所有数据管理功能都可以通过 Databricks 获得,等等。 但它更难操作,学习曲线高,需要更多的维护。
但是,它可以处理更大范围的数据工作负载和语言。 而那些熟悉 Apache Spark 的人会倾向于 Databricks。
Snowflake 更适合希望快速安装良好的数据仓库和分析平台而不会陷入设置、数据科学细节或手动设置的客户。
这也不是说 Snowflake 是一个简单的工具或适用于新用户。 不尽然。
它不像 Databricks 那样高端; 该平台更适合复杂的数据工程、ETL、数据科学和流应用程序。
Snowflake 是一个用于分析的数据仓库,用于存储生产数据。 此外,它对于希望从小处着手并逐渐增加的个人以及新手都有益。
发表评论