Databricks 与 Snowflake：相似之处与不同之处
Posted: Mon Dec 02, 2024 10:18 am
公司不断收集大量数据，要理解这些数据，就需要强大的分析平台。近年来，这个领域经常出现的两个名字是 Databricks 和 Snowflake。但你如何在它们之间做出选择呢？
这篇博文将指导您对 Databricks 和 Snowflake 的主要功能进行总体比较。
什么是 Databricks？
Databricks 平台
Databricks是一个统一的分析平台，以其处理大数据和机器学习工作负载的能力而闻名。它由 Apache Spark 的创建者创立，提供一系列旨在简化数据工程、数据科学和业务分析的功能。您可以在我们的Databricks 简介课程中了解有关该平台的更多信息。
特征
Databricks 使用开源 Apache Spark 框架创建数据湖，可以结合数据仓库和数据湖的优点。它还提供各种工具和服务，包括：
适用于 Python、Scala、R 和 SQL 的协作笔记本
自动化集群管理
开源 LLM 框架DBRX
内置机器学习库并支持 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 ML 框架
与 Tableau 和 Looker 等流行的 BI 工具集成。
使用案例
Databricks 通常用于实时分析、ETL 流程和机器学习。随着最近发布的新 AI 工具，Databricks 还可用于：
使用Mosaic AI 矢量搜索构建 RAG 模型
使用Mosaic AI 预训练创建 LLM
优点
Databricks 在竞争中具有几个突出的关键优势：
大数据处理：Databricks 专为处理海量数据而设计，并且可以轻松扩展以满足不断增长的需求。
统一平台：通过提供一系列功能和工具，Databricks 为您的所有数据分析需求提供单一解决方案。
内置机器学习和人工智能支持：Databricks 与常见的机器学习和人工智能框架和库有良好的集成，这对于希望快速采用并将这些技术纳入其分析流程的企业来说具有吸引力。
什么是 Snowflake？
雪花平台
Snowflake是一种基于云的数据仓库解决方案，因其简单性和可扩展性而广受欢迎。它将存储和计算资源分开，允许企业根据自己的需求进行扩展或缩减。我们的Snowflake 简介课程将带您了解该平台的基础知识。
特征
Snowflake 提供完全托管的云原生数据仓库，快速且易于使用。
其一些显著特点包括：
自动扩展和资源管理
标准和扩展 SQL 支持
能够处理结构化和半结构化数据
安全数据共享
使用案例
Snowflake 通常用于企业需要快速存储和分析大量数据的场景。这包括以下用例：
实时分析
临时查询
商业智能报告
例如，它可用于创建一个集中式数据存储库，供不同团队和部门访问和分析共享数据。
优点
Snowflake 以其简单性、可扩展性和速度而闻名。其主要优势包括：
轻松并发：Snowflake 允许多个用户同时查询相同的数据，而不会出现任何性能问题。
数据共享：借助安全数据共享等内置功能，Snowflake 允许从不同帐户安全访问共享数据，从而简化了团队和合作伙伴之间的协作。
灵活性：Snowflake 提供多种存储选项并支持各种数据格式，使其适用于不同类型的工作负载。
界面简单：Snowflake 具有用户友好的界面，只需极少的培训和技术专业知识即可使用，非技术用户也可以使用。查询也可以使用 SQL 进行，因此很容易上手。
您可以在此实用的 Snowflake 教程中了解有关 Snowflake 如何工作的更多信息。
Databricks 与 Snowflake：相似之处
这两个平台有一些相似之处，包括：
1.基于云
Databricks 和 Snowflake 都是基于云的平台，因此只要 99 英亩数据库 有互联网连接，就可以从任何地方访问它们。拥有基于云的解决方案还意味着用户可以根据自己的需求轻松扩展或缩小规模，而不受物理限制。
2.可扩展性
这两个平台都能够根据需求进行扩展或缩减，为企业提供随着数据增长而增长的灵活性。这种自动扩展功能非常适合快速发展且动态增长的企业。
3. 查询语言支持
Databricks 和 Snowflake 都支持 SQL，这是查询数据库最广泛使用的语言。
SQL 已成为许多数据分析师和数据工程师常用的工具。这意味着企业可以利用员工现有的 SQL 技能来使用这些平台。
4.数据湖功能
这两个平台都支持数据湖，为企业提供了存储和分析各种结构化和非结构化数据的灵活性。由于两者都是从一开始就设计用于处理大数据，因此它们可以轻松处理大型数据湖的工作负载。
Databricks 与 Snowflake：差异
1. 性能比较
在性能方面，Databricks 和 Snowflake 都表现出色，但在不同方面。
数据块
Databricks 擅长快速处理大型数据集，是实时分析和机器学习的理想选择。它使用 Apache Spark 确保高速数据处理，即使是复杂的查询也是如此。
databricks SQL 查询引擎
来源：Databricks
雪花
另一方面，Snowflake 针对数据仓库进行了优化。其架构允许快速查询性能，尤其是对于结构化数据。存储和计算资源的分离意味着企业可以独立扩展，从而确保最佳性能。
优胜者
Databricks凭借其更好的性价比在性能方面成为总体赢家。Databricks 查询引擎由 Apache Spark 提供支持，是处理大数据的更好选择。
2. 可扩展性对比
随着企业数据需求的增长，可扩展性对企业来说至关重要。这也是两个平台略有不同的地方。
数据块
Databricks 提供强大的可扩展性，尤其是对于大数据和机器学习工作负载。它与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台的集成使企业能够根据需要扩展资源。
雪花
Snowflake 的自动扩展功能非常棒。它允许企业根据其工作负载自动扩展或缩减计算资源。这是通过其多集群仓库实现的，其中集群数量根据计算负载量添加或删除。
此功能可确保企业仅使用（并支付）其所需的部分，从而提高效率。
优胜者
这篇博文将指导您对 Databricks 和 Snowflake 的主要功能进行总体比较。
什么是 Databricks？
Databricks 平台
Databricks是一个统一的分析平台，以其处理大数据和机器学习工作负载的能力而闻名。它由 Apache Spark 的创建者创立，提供一系列旨在简化数据工程、数据科学和业务分析的功能。您可以在我们的Databricks 简介课程中了解有关该平台的更多信息。
特征
Databricks 使用开源 Apache Spark 框架创建数据湖，可以结合数据仓库和数据湖的优点。它还提供各种工具和服务，包括：
适用于 Python、Scala、R 和 SQL 的协作笔记本
自动化集群管理
开源 LLM 框架DBRX
内置机器学习库并支持 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 ML 框架
与 Tableau 和 Looker 等流行的 BI 工具集成。
使用案例
Databricks 通常用于实时分析、ETL 流程和机器学习。随着最近发布的新 AI 工具，Databricks 还可用于：
使用Mosaic AI 矢量搜索构建 RAG 模型
使用Mosaic AI 预训练创建 LLM
优点
Databricks 在竞争中具有几个突出的关键优势：
大数据处理：Databricks 专为处理海量数据而设计，并且可以轻松扩展以满足不断增长的需求。
统一平台：通过提供一系列功能和工具，Databricks 为您的所有数据分析需求提供单一解决方案。
内置机器学习和人工智能支持：Databricks 与常见的机器学习和人工智能框架和库有良好的集成，这对于希望快速采用并将这些技术纳入其分析流程的企业来说具有吸引力。
什么是 Snowflake？
雪花平台
Snowflake是一种基于云的数据仓库解决方案，因其简单性和可扩展性而广受欢迎。它将存储和计算资源分开，允许企业根据自己的需求进行扩展或缩减。我们的Snowflake 简介课程将带您了解该平台的基础知识。
特征
Snowflake 提供完全托管的云原生数据仓库，快速且易于使用。
其一些显著特点包括：
自动扩展和资源管理
标准和扩展 SQL 支持
能够处理结构化和半结构化数据
安全数据共享
使用案例
Snowflake 通常用于企业需要快速存储和分析大量数据的场景。这包括以下用例：
实时分析
临时查询
商业智能报告
例如，它可用于创建一个集中式数据存储库，供不同团队和部门访问和分析共享数据。
优点
Snowflake 以其简单性、可扩展性和速度而闻名。其主要优势包括：
轻松并发：Snowflake 允许多个用户同时查询相同的数据，而不会出现任何性能问题。
数据共享：借助安全数据共享等内置功能，Snowflake 允许从不同帐户安全访问共享数据，从而简化了团队和合作伙伴之间的协作。
灵活性：Snowflake 提供多种存储选项并支持各种数据格式，使其适用于不同类型的工作负载。
界面简单：Snowflake 具有用户友好的界面，只需极少的培训和技术专业知识即可使用，非技术用户也可以使用。查询也可以使用 SQL 进行，因此很容易上手。
您可以在此实用的 Snowflake 教程中了解有关 Snowflake 如何工作的更多信息。
Databricks 与 Snowflake：相似之处
这两个平台有一些相似之处，包括：
1.基于云
Databricks 和 Snowflake 都是基于云的平台，因此只要 99 英亩数据库 有互联网连接，就可以从任何地方访问它们。拥有基于云的解决方案还意味着用户可以根据自己的需求轻松扩展或缩小规模，而不受物理限制。
2.可扩展性
这两个平台都能够根据需求进行扩展或缩减，为企业提供随着数据增长而增长的灵活性。这种自动扩展功能非常适合快速发展且动态增长的企业。
3. 查询语言支持
Databricks 和 Snowflake 都支持 SQL，这是查询数据库最广泛使用的语言。
SQL 已成为许多数据分析师和数据工程师常用的工具。这意味着企业可以利用员工现有的 SQL 技能来使用这些平台。
4.数据湖功能
这两个平台都支持数据湖，为企业提供了存储和分析各种结构化和非结构化数据的灵活性。由于两者都是从一开始就设计用于处理大数据，因此它们可以轻松处理大型数据湖的工作负载。
Databricks 与 Snowflake：差异
1. 性能比较
在性能方面，Databricks 和 Snowflake 都表现出色，但在不同方面。
数据块
Databricks 擅长快速处理大型数据集，是实时分析和机器学习的理想选择。它使用 Apache Spark 确保高速数据处理，即使是复杂的查询也是如此。
databricks SQL 查询引擎
来源：Databricks
雪花
另一方面，Snowflake 针对数据仓库进行了优化。其架构允许快速查询性能，尤其是对于结构化数据。存储和计算资源的分离意味着企业可以独立扩展，从而确保最佳性能。
优胜者
Databricks凭借其更好的性价比在性能方面成为总体赢家。Databricks 查询引擎由 Apache Spark 提供支持，是处理大数据的更好选择。
2. 可扩展性对比
随着企业数据需求的增长，可扩展性对企业来说至关重要。这也是两个平台略有不同的地方。
数据块
Databricks 提供强大的可扩展性，尤其是对于大数据和机器学习工作负载。它与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台的集成使企业能够根据需要扩展资源。
雪花
Snowflake 的自动扩展功能非常棒。它允许企业根据其工作负载自动扩展或缩减计算资源。这是通过其多集群仓库实现的，其中集群数量根据计算负载量添加或删除。
此功能可确保企业仅使用（并支付）其所需的部分，从而提高效率。
优胜者