Dacă te-ai ocupat de știința datelor în ultima vreme, s-ar putea să fi auzit de Snowflake și Databricks și cum se compară între ele.
Dacă nu sunteți sigur care sunt aceste instrumente și pe care ar trebui să le utilizați, atunci sunteți în locul potrivit. Acest articol va acoperi ceea ce sunt, le va compara și le va recomanda pe fiecare pentru cazul de utilizare în care funcționează cel mai bine.
Cuprins
Ce este Databricks?
Databricks este o platformă cuprinzătoare de date care extinde Apache Spark. A fost creat de creatorii Apache Spark și folosit de unele dintre cele mai mari companii precum HSBC, Amazon etc.
Ca platformă, Databricks oferă un mijloc de a lucra cu Apache Spark, Delta Lake și MLFlow pentru a ajuta clienții să curețe, să stocheze, să vizualizeze și să utilizeze datele în scopuri de învățare automată.
Este un software open-source, dar o opțiune gestionată bazată pe cloud este disponibilă ca serviciu de abonament. La fel ca Snowflake, urmează arhitectura lakehouse care combină beneficiile Data Warehouses și Data Lakes.
Citește și: Data Lake vs. Data Warehouse: Care sunt diferențele?
Ce este fulg de nea?
Snowflake este un sistem de stocare de date bazat pe cloud. Funcționează ca un serviciu cu plată pe utilizare în care ești facturat pentru resursele pe care le folosești.
Unul dintre punctele de vânzare ale Snowflake este că facturarea calculatoarelor și stocarea sunt separate. Aceasta înseamnă că companiile care necesită mult spațiu de stocare, dar puține calculatoare nu trebuie să plătească pentru puterea de calcul de care nu au nevoie.
Platforma include, de asemenea, un motor de interogare SQL personalizat, conceput să ruleze nativ pe cloud. Snowflake rulează peste furnizorii de cloud populari: Google Cloud, Amazon AWS și Microsoft Azure.
Asemănări între Snowflake și Databricks
Atât Databricks, cât și Snowflake sunt data lakehouses. Acestea combină caracteristicile depozitelor de date și ale lacurilor de date pentru a oferi tot ce este mai bun din ambele lumi în stocarea datelor și în calcul.
Își decuplă opțiunile de stocare și de calcul, astfel încât să fie scalabile independent. Puteți utiliza ambele produse pentru a crea tablouri de bord pentru raportare și analiză.
Diferențele dintre Snowflake și Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks utilizează o arhitectură cu două straturi. Stratul de jos este Planul de date. Responsabilitatea principală a acestui strat este de a stoca și prelucra datele dumneavoastră.
Stocarea este gestionată de stratul de sistem de fișiere Databricks care se află deasupra spațiului de stocare în cloud – fie AWS S3, fie Azure Blob Storage.
Un cluster gestionat de Apache Spark se ocupă de procesare. Stratul superior este stratul Control Plane. Acest strat conține fișiere de configurare a spațiului de lucru și comenzi pentru notebook. Arhitectura lui Snowflake poate fi considerată ca având trei straturi. La nivelul de bază se află stratul de stocare a datelor. Aici se află datele.
Stratul de procesare a interogărilor este stratul de mijloc. Acest strat este format din „depozite virtuale”. Aceste depozite virtuale sunt clustere de calcul independente ale diferitelor noduri de calcul care calculează interogări.
Stratul superior este format din Servicii Cloud. Aceste servicii gestionează și reunesc celelalte părți ale Snowflake. Aceștia se ocupă de funcții precum autentificarea, gestionarea infrastructurii, gestionarea metadatelor și controlul accesului. ScalabilitateDatabricks se scalează automat în funcție de încărcare, adăugând mai mulți lucrători în clustere, reducând în același timp lucrătorii din clustere subutilizate. Acest lucru asigură că încărcările de lucru rulează rapid. Snowflake crește sau reduce automat resursele de calcul pentru a efectua diferite sarcini de date, cum ar fi încărcarea, integrarea sau analizarea datelor.
În timp ce dimensiunile nodurilor nu pot fi modificate, clusterele pot fi redimensionate cu ușurință până la 128 de noduri.
În plus, Snowflake oferă automat clustere de calcul suplimentare atunci când un cluster este copleșit și echilibrează sarcina dintre cele două clustere.
Resursele de stocare și de calcul se scalează independent. SecuritateCu Databricks, puteți crea un Virtual Private Cloud cu furnizorul dvs. de cloud pentru a vă rula platforma Databricks. Acest lucru vă permite să aveți mai mult control și să gestionați accesul de la furnizorul dvs. Cloud.
În plus, puteți utiliza Databricks pentru a gestiona accesul public la resursele cloud prin controlul accesului la rețea.
De asemenea, puteți crea și gestiona chei de criptare pentru securitate suplimentară. Pentru accesul API, puteți crea, gestiona și utiliza jetoane de acces personal. Snowflake oferă oferte de securitate similare cu cele ale Databricks. Aceasta include gestionarea accesului la rețea prin filtre IP și liste de blocare, setarea timpilor de expirare a sesiunii de utilizator inactiv pentru când cineva uită să se deconecteze, utilizarea criptării puternice (AES) cu chei rotite, controlul accesului bazat pe roluri la date și obiecte, autentificare cu mai mulți factori la conectare și conectare unică prin autentificare federală.StorageDatabricks stochează date în orice format. Platforma Databricks se concentrează în principal pe procesarea datelor și straturile de aplicare.
Ca rezultat, datele dvs. pot locui oriunde – în cloud sau on-premises. Snowflake stochează datele într-un format semi-structurat. Pentru stocare, Snowflake își gestionează stratul de date și stochează datele fie în Amazon Web Services, fie în Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks se integrează cu cele mai populare integrări pentru achiziția de date. Snowflake se integrează și cu aceste integrări populare de achiziție de date. Fulg de zăpadă, fiind unealta mai veche, a avut în trecut cele mai multe instrumente construite pentru el.
Cazuri de utilizare pentru Databricks
Databrick-urile sunt cele mai utile atunci când desfășurați activități de știință a datelor și de învățare automată, cum ar fi analiza predictivă și motoarele de recomandare. Deoarece este extensibil și poate fi reglat fin, este recomandat pentru companiile care gestionează sarcini de lucru mai mari de date. Oferă o singură platformă pentru gestionarea datelor, analizei și AI.
Cazuri de utilizare pentru Snowflake
Fulgul de zăpadă este cel mai bine utilizat pentru Business Intelligence. Aceasta include utilizarea SQL pentru analiza datelor, raportarea datelor și crearea de tablouri de bord vizuale. Este bun pentru transformarea datelor. Capacitățile de învățare automată sunt disponibile numai prin instrumente suplimentare, cum ar fi Snowpark.
Cuvinte finale
Ambele platforme au punctele lor forte și seturi de caracteristici diferite. Pe baza acestui ghid, ar trebui să fie mai ușor să alegeți o platformă care se potrivește strategiei, volumului de lucru de date, volumelor și nevoilor dvs. Ca majoritatea lucrurilor, nu există un răspuns corect sau greșit, doar unul care funcționează cel mai bine pentru tine.
Apoi, consultați resurse bune pentru a învăța Big Data și Hadoop.