由於數據分析和數據管理對企業的重要性與日俱增,對於當今的市場,數據平台 Snowflake 和 Databricks 的比較是必要的。
隨著要研究的數據量逐漸增長,組織需要一種機制來在一個位置收集他們需要評估的所有數據,以便為數據挖掘做好準備。
毫無疑問,備受讚譽的基於雲的數據系統 Snowflake 和 Databricks 都是行業領導者。 但是,哪個數據平台最適合您的公司?
商業智能應用程序所需的數量、速度和質量均由 Snowflake 和 Databricks 提供。
雖然存在差異,但也有很多相似之處。 它們有一個明顯的方向,仔細檢查時很明顯。
Apache Spark 的創始人創立了企業軟件業務 Databricks。
它以融合數據湖和 將數據倉庫轉換為湖屋架構.
數據倉庫業務 Snowflake 以最小的麻煩提供基於雲的存儲和訪問服務。 它確立了其作為一種解決方案的地位,該解決方案提供對數據的安全訪問,同時幾乎不需要維護。
本文為您提供了雪花與雪花的詳細比較。 Databricks 並解釋每種產品的優勢,以便您決定哪種產品最適合您的業務。 讓我們從他們的介紹開始。
什麼是 雪花?
Snowflake 是一項完全託管的服務,可為客戶提供幾乎無限的並發工作負載可擴展性,以實現簡單的數據集成、加載、分析和共享。
數據湖、數據工程、數據應用程序開發、數據科學和共享數據的安全使用是其一些典型用途。
Snowflake獨特的設計自然地將計算和存儲分開。
借助此架構,您實際上可以為所有用戶和數據工作負載提供對單個數據副本的訪問權限,而不會對性能造成任何負面影響。
為了獲得一致的用戶體驗,Snowflake 使您能夠跨不同位置和雲以不可見的方式執行您的數據解決方案。
通過消除底層雲基礎設施的複雜性,Snowflake 使其變得可行。
Snowflake 數據市場提供了許多與成千上萬的 Snowflake 客戶進行交互的選項,還使您能夠訪問共享數據集和數據服務。
功能
- 更有效的數據驅動決策:借助 Snowflake,您可以消除數據孤島,並為企業中的每個人提供有用的見解。 這是加強合作夥伴關係、優化定價、削減與運營相關的費用、提高銷售效率和許多其他事情的關鍵初始步驟。
- 提高分析速度和質量:您可以通過從夜間批量加載切換到實時數據流來使用 Snowflake 加強您的分析管道。 通過允許企業中的每個人安全、並發和受控地訪問您的數據倉庫,您可以提高工作中的分析質量。 這減少了開支和體力勞動,使公司能夠優化資源分配以實現收入最大化。
- 自定義數據交換:您可以使用 Snowflake 創建自己的數據交換,讓您以安全的方式傳輸實時、受監管的數據。 此外,它還可以激勵與合作夥伴、客戶和其他業務部門建立更強大的數據連接。 它通過獲取消費者的 360 度視角來實現這一點,該視角提供有關重要客戶特徵的信息,包括興趣、職業等。
- 更好的產品和用戶體驗:有了 Snowflake,您可以更好地理解用戶行為和產品使用情況。 此外,您可以利用整個數據集來滿足客戶需求,極大地增強您的產品線,促進數據科學創新。
- 強大的安全:所有合規性和網絡安全數據都可以集中在一個安全的數據湖中。 雪花數據湖保證了快速的事件反應。 將海量日誌數據整合到一個地方,快速評估多年的日誌數據,讓您能夠全面了解事件。 現在可以將半結構化日誌和結構化企業數據組合在一個數據湖中。 在沒有任何索引的情況下,Snowflake 使您能夠踏入大門,同時在導入數據後使其編輯和更改數據變得簡單。
什麼是 數據塊?
Databricks 是由 Apache Spark 驅動的基於雲的數據平台。 它主要關注大數據分析和協作。
您可以提供完整的數據科學工作區 業務分析師、數據科學家和數據工程師使用 Databricks 的機器學習運行時、受控的 ML 流和協作筆記本進行交互。
允許您處理結構化數據的 Dataframes 和 Spark SQL 庫位於 Databricks 中。
除了幫助您創建 人工智能 解決方案,Databricks 可以輕鬆地從您當前的數據中得出結論。
此外,Databricks 還提供各種庫,用於 機器學習,包括 Tensorflow、Pytorch 等,用於構建和訓練機器學習模型。
廣泛的商業客戶利用 Databricks 在各種用例和行業中執行大規模生產流程,包括醫療保健、媒體和娛樂、金融服務、零售等等。
功能
- 三角洲湖:Databricks 有一個事務存儲層,它是開源的,旨在用於整個數據生命週期。 該層可用於為您當前的數據湖提供數據可擴展性和可靠性。
- 交互式筆記本:當您擁有正確的工具和語言時,您可以快速訪問數據、分析數據、與他人構建模型並分享新鮮、有用的見解。 Scala、R、SQL 和 Python 只是 Databricks 支持的幾種語言。
- 機器學習:借助 Tensorflow、Scikit-Learn 和 Pytorch 等尖端框架,Databricks 可讓您一鍵訪問預配置的機器學習環境。 您可以從一個中央存儲庫共享和監控實驗、一起管理模型以及復制運行。
- 增強型火花引擎:您可以使用 Databricks 獲取最新版本的 Apache Spark。 各種開源庫也可以與 Databricks 無縫集成。 如果您可以訪問多個雲服務提供商的可用性和可擴展性,您可以快速設置集群並創建完全託管的 Apache Spark 環境。 可以使用 Databricks 配置、設置和微調集群,而無需持續監控以保持最佳性能和可靠性。
Snowflake 和 Databricks 之間的核心差異
架構
Snowflake 是一個基於 ANSI SQL 的無服務器系統,具有完全不同的存儲和計算處理層。
Snowflake 中的每個虛擬倉庫(即計算集群)在本地存儲整個數據集的一個子集,同時使用大規模並行處理 (MPP) 來執行查詢。
為了將內部數據組織和優化為可存儲在雲中的壓縮列格式,Snowflake 採用了微分區。
Snowflake 維護了數據管理的所有方面,包括文件大小、壓縮、結構、元數據、統計信息以及其他用戶無法立即看到且只能通過 SQL 查詢訪問的數據項,這使得所有這些都可以完成自動地。
虛擬倉庫是由許多 MPP 節點組成的計算集群,用於在 Snowflake 中進行所有處理。
Snowflake 和 Databricks 都是 SaaS 解決方案,但是 Databricks 的架構非常不同,因為它是基於 Spark 構建的。
一個名為 Spark 的多語言引擎可以安裝在雲中,並且基於單個節點或集群。 Databricks 目前使用 AWS、GCP 和 Azure,就像 Snowflake 一樣。
控制平面和數據平面構成了它的結構。 所有處理過的數據都包含在數據平面中,而由 Databricks 無服務器計算管理的所有後端服務都在控制平面中。
無服務器計算使管理員能夠創建完全由 Databricks 管理並提供即時計算的無服務器 SQL 端點。
雖然大多數其他 Databricks 計算的計算資源在雲帳戶或傳統數據平面內共享,但這些資源在無服務器數據平面中共享。
Databricks 的架構由幾個重要部分組成:
- Databricks 三角洲湖
- Databricks 增量引擎
- 流
數據結構
半結構化和結構化文件都可以使用 Snowflake 保存和上傳,而無需 ETL 工具在將數據導入 EDW 之前先對其進行排列。
提交數據後,Snowflake 會立即將數據轉換為自己的內部、有組織的格式。 與數據湖相比,Snowflake 不需要您在加載非結構化數據並與之交互之前為其提供結構。
數據類型都可以以原始格式與 Databricks 一起使用。 為了給你的非結構化數據結構以便它可以被雪花等其他工具使用,你甚至可以將 Databricks 用作 ETL 工具.
在 Databricks 和 Snowflake 的爭論中,Databricks 在數據結構方面勝過 Snowflake。
數據所有權
處理層和存儲層在 Snowflake 中是分開的,允許它們在雲上獨立增長。 這表明它們都可以根據您的要求在雲中獨立擴展。
您的財務將從中受益。 此外,保留了兩個層的所有權。 Snowflake 使用基於角色的訪問控制 (RBAC) 技術保護對數據和機器資源的訪問。
與 Snowflake 中的解耦層相比,Databricks 的數據處理和存儲層是完全解耦的。
用戶可以將他們的數據以任何格式放在任何地方,Databricks 將有效地處理它,因為它的主要目標是數據應用。
在 Databricks 和 Snowflake 之間的爭論中,Databricks 顯然是贏家,因為您可以簡單地使用它來處理數據。
資料保護
時間旅行和故障安全是雪花的兩個特殊特性。 Snowflake 的時間旅行功能將數據保持在更新前的狀態。
雖然企業客戶可以選擇最多 90 天的時間範圍,但 Time Travel 通常僅限於一天。 數據庫、模式和表都可以使用此功能。
Time Travel 保留期限到期後,將開始為期 7 天的故障保護期,該期限旨在保護和恢復以前的數據。
Databricks 與 Snowflake 的 Time Travel 功能的運作方式類似,Delta Lake 的運作方式也是如此。 保存在 Delta Lake 中的數據會自動進行版本控制,允許用戶檢索較早的數據版本以供將來使用.
Databricks 在 Spark 上運行,並且由於 Spark 構建在對象級存儲之上,因此 Databricks 從不真正存儲任何數據。
這是它的主要優點之一。 這也意味著 Databricks 可能會處理本地系統的用例。
安全性
所有數據都在 Snowflake 中自動靜態加密。
控制平面和數據平面之間的所有通信都發生在雲提供商的專用網絡中,並且保存在 Databricks 中的所有數據都是安全的。
這兩個選項都提供 RBAC(基於角色的訪問控制)。 Snowflake 和 Databricks 遵守多項法律和認證,包括 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA 和 GDPR。
但是,由於 Databricks 在 AWS S3、Azure Blob 存儲等對象級存儲之上運行, Google雲端 存儲等方面,它相對於 Snowflake 少了一個存儲層。
性能
在性能方面,Snowflake 和 Databricks 是完全不同的解決方案,比較它們非常具有挑戰性。
可以修改每個基準以呈現略有不同的故事。 一個完美的例子是 最近的一項研究 Databricks 對 TPC-DS 基准進行了測試。
就直接比較而言,Snowflake 和 Databricks 支持的用例略有不同,並且沒有一個天生優於另一個。
然而,Snowflake 可能是交互式查詢的更好選擇,因為它在攝取時優化了所有存儲以進行數據訪問。
用例
Databricks 和 Snowflake 很好地支持 BI 和 SQL 用例。
Snowflake 提供易於與其他軟件集成的 JDBC 和 ODBC 驅動程序。
鑑於客戶不必管理該程序,它主要以其在 BI 中的用例和選擇簡單分析平台的企業而聞名。
同時,Databricks 發布的開源 Delta Lake 為他們的 Data Lake 增加了一層額外的穩定性。 客戶可以將 SQL 查詢發送到具有出色性能的 Delta Lake。
鑑於其多樣性和卓越的技術,Databricks 以其最大程度地減少供應商鎖定、更適合 ML 工作負載並為科技巨頭提供幫助的用例而聞名。
方案收費
客戶可以使用 Snowflake 訪問四個企業級視圖。 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake 是可用的四個版本。 完整的價格信息可用 点击這裡.
另一方面,Databricks 提供的三個商業價格等級是基本、高級和企業。 您可以正確查看整個價目表 点击這裡.
結論
優秀的數據分析工具包括 Snowflake 和 Databricks。
每個都有優點和缺點。 在決定哪個平台最適合您的業務時,使用模式、數據量、工作負載和數據策略都會發揮作用。
Snowflake 更適合那些有 SQL 經驗和典型數據轉換和分析的人。
流式處理、機器學習、人工智能和數據科學工作負載更適合 Databricks,因為它的 Spark 引擎支持多種語言的使用。
為了趕上其他語言,Snowflake 引入了對 Python、Java 和 Scala 的支持。
有人聲稱 Snowflake 可以最大限度地減少攝入期間的存儲空間,因此它更適合交互式查詢。
此外,它在生成報告和儀表板以及管理 BI 工作負載方面表現出色。 就數據倉庫而言,它表現良好。
但是,一些用戶注意到它受到大量數據的影響,例如在流應用程序中看到的數據量。 Snowflake 在基於數據倉庫技能的直接競爭中獲勝。
但是,Databricks 實際上並不是數據倉庫。 它的數據平台更全面,並具有優於 Snowflake 的 ELT、數據科學和機器學習能力。
用戶無法控制他們存儲數據的託管對象存儲的成本。 數據湖和數據處理是主要主題。
但是,它專門針對數據科學家和非常熟練的分析師。
總之,Databricks 贏得了技術觀眾的青睞。 精通技術和非精通技術的用戶都可以輕鬆使用 Snowflake。
幾乎所有 Snowflake 提供的數據管理功能都可以通過 Databricks 等獲得。 但它更難操作,學習曲線高,需要更多的維護。
但是,它可以處理更大範圍的數據工作負載和語言。 而那些熟悉 Apache Spark 的人會傾向於 Databricks。
Snowflake 更適合希望快速安裝良好的數據倉庫和分析平台而不會陷入設置、數據科學細節或手動設置的客戶。
這也不是說 Snowflake 是一個簡單的工具或適用於新用戶。 不盡然。
它不像 Databricks 那樣高端; 該平台更適合複雜的數據工程、ETL、數據科學和流式應用程序。
Snowflake 是一個用於分析的數據倉庫,用於存儲生產數據。 此外,它對於希望從小處著手並逐漸增加的個人以及新手都有益。
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