对于依靠数据做决策的企业来说，无论是电商平台追踪用户行为、金融机构预测趋势，还是科技公司构建 AI 模型，高效的数据管理和分析系统都是必不可少的。随着对数据处理效率和分析洞察的需求不断增长，两个平台脱颖而出，成为行业领导者： Databricks and Snowflake.
Databricks 成立于 2013 年，最初是作为一个 统一分析平台 专为大规模分布式数据处理、高级分析和机器学习工作流而设计。相比之下，Snowflake 晚了大约一年才推出，自己定位为 云原生数据仓库解决方案。其目标是简化在云架构上存储、管理和查询大量结构化及半结构化数据的过程。
虽然这两家公司最初的目标截然不同，但它们都已扩展产品线，包含了相互重叠的服务和功能。随着 Snowflake 和 Databricks 之间的界限日益模糊，企业越来越难以判断哪个平台更适合自己的需求、目标和基础设施。
本文涵盖了关于 Databricks vs Snowflake 的全面内容，包括它们的功能、相似之处、差异，以及哪一个最适合你的业务模式。
Databricks 与 Snowflake 基础对比指南
首先应该清楚了解 Databricks 和 Snowflake 作为数据存储和处理平台各自的核心功能。掌握它们的主要产品和使用场景，能帮助你判断哪个方案更符合你的具体需求和工作流程。
此外，理解数据仓库、数据湖和湖仓一体等概念，对于判断哪个平台适合你的业务模式很有帮助。我们会在本文中简要介绍这些概念。
What Is Databricks?
简单来说，Databricks 是一个用于存储、处理和分析大规模数据的平台，支持结构化和非结构化数据。Databricks 是首个将数据湖和数据仓库的优势结合起来的先驱，创造了所谓的 Data Lakehouse.
数据仓库用于以高度有序的模式存储结构化数据，适合商业智能和报告分析。相比之下，数据湖采用平铺、低成本的存储格式来处理大量原始和非结构化数据，主要用于大数据处理和探索性分析。Databricks 的湖仓平台统一了分析、数据科学和 AI/机器学习功能，无需在两个平台间重复数据。
另外，Databricks 的工作空间允许团队使用 Python、SQL 和 R 等熟悉的语言协作完成 ETL、机器学习和分析任务。Databricks 是一个平台即服务解决方案（PaaS).
What Is Snowflake?
另一方面，Snowflake 是一个易于使用的云端数据仓库。Snowflake 可以运行在 主要云服务商 比如 AWS、Azure 和 Google Cloud 上。得益于其多集群共享数据架构，Snowflake 允许多个用户访问同一数据而不会出现性能下降。
Compared to 传统本地部署数据存储基础设施相比之下，Snowflake 具有更强的可扩展性，且维护需求最少。此外，Snowflake 数据市场允许跨组织安全地共享实时数据，无需复制。Snowflake 是一个软件即服务解决方案（SaaS），面向不同的企业和组织。
Databricks vs Snowflake：深度对比
虽然 Snowflake 和 Databricks 提供的服务有重叠，但两者在架构、生态系统集成、安全性等多个方面有本质区别。让我们做一个 Databricks vs Snowflake 的逐项对比。
Architecture
Snowflake 的云端架构针对结构化数据进行了优化，在传统分析工作负载上表现出色。Snowflake 为数据仓库而设计，其架构包含三个主要层级：
- Storage Layer: 数据存储在云对象存储中，计算和存储分离，可独立扩展。Snowflake 优化数据结构、压缩和访问方式。
- Compute Layer: 虚拟仓库层允许并发独立执行查询，具有弹性可扩展性。
- 云服务层: 提供关键管理功能，包括安全性、元数据管理和查询优化。
Databricks 使用基于 Apache Spark的数据湖架构。该架构适合数据格式多样且需要高级分析的组织。它包含三个主要层:
- Delta Lake: Databricks 的核心是 Delta Lake，一个开源存储格式，为数据湖带来 ACID 事务、模式强制和时间旅行功能。
- 统一数据管理: 该架构支持多种数据类型，从结构化到半结构化和非结构化数据，具有高度的灵活性。
- 高性能计算: 通过与机器学习框架和分析工具集成，Databricks 能处理复杂工作负载，如 AI/ML 和实时数据流。
主要架构差异
Snowflake 专注于结构化数据仓库，而 Databricks 能处理更广泛的数据类型。此外，Snowflake 针对 SQL 分析优化，Databricks 则专注于全面的数据科学和机器学习。值得注意的是，Databricks 也有 SQL 数据仓库引擎。
性能和可扩展性
在计算层，Snowflake 通过 automatic scaling 虚拟仓库提供自动扩展能力。随着需求增加，它可以无缝处理并发工作负载，在资源不需要时缩减以优化成本。独特的多集群架构确保多个用户和工作负载能访问平台而无瓶颈。此外，Snowflake 采用高级查询优化技术和列式存储来加速结构化数据分析。
Databricks 的关键特性之一是 大规模并行处理 (MPP) 能高效处理海量的结构化、半结构化和非结构化数据。结合 Delta Lake 集成，即使在大规模数据操作中也能保持 ACID 特性，并受益于缓存和优化策略。最后，Databricks 支持实时数据流，非常适合需要低延迟的动态工作负载，如物联网或金融交易。
Scalability Differences
Snowflake 专精于传统数据仓库工作负载扩展。相比之下，Databricks 在扩展复杂和大规模数据工程及 AI/ML 任务方面更强。
生态系统和集成
虽然过去不是这样，但两个平台现已与大多数主流数据获取供应商兼容。Snowflake 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云提供商完全集成。同时，Databricks 提供 cloud-agnostic 平台，确保在所有云平台上平稳运行。此外，两个平台都与 Tableau、Power BI 和 Looker 等商业智能工具集成。
关键集成差异
Snowflake 是完全专有的托管服务，代码库闭源。虽然它与许多开源工具集成良好，但这些集成通常通过 APIs 或第三方连接器实现，而非基于开源基础。相反，Databricks 提供与许多开源工具和库的原生兼容性，更符合偏好开源灵活性的组织。
安全性和治理
在安全性方面，Snowflake 通过预制框架提供更多治理和合规性。具体来说，Snowflake 符合 SOC.2 Type II、HIPPA、GDPR 和 FedRAMP，开箱即用适合医疗保健和金融等行业。此外，Snowflake 提供动态数据掩码和访问策略，让组织能严格控制敏感信息。
Databricks 也有坚实的安全基础，特别是针对数据工程和机器学习工作流，提供细粒度访问控制 (RBAC 和 IAM)。Databricks 还能利用云提供商的原生安全功能、网络和身份管理。
关键安全差异
两个平台都能提供出色的安全措施，但方式不同。Snowflake 内置了动态数据脱敏和跨行业合规功能。Databricks 则需要额外配置，某些合规功能依赖于底层云服务商。
数据科学、AI 和机器学习能力
Snowflake 主要致力于集成第三方工具，为 AI/ML 工作流做好数据准备。公司为此推出的一个解决方案是 Snowpark，一个环境，允许数据工程师和数据科学家在 Snowflake 架构内使用 Python、Java 和 Scala 等语言编写数据转换和处理代码。此外，Snowflake 可以与 DataRobot、Amazon SageMaker 和 Azure Machine Learning 等主要平台连接。
Databricks 在这方面明显优于 Snowflake。它是为数据科学、机器学习和 AI 工作流设计的专业平台。内置功能覆盖整个 ML 生命周期，从数据工程到模型部署。原生支持 TensorFlow 和 PyTorch 等开源工具。凭借统一分析平台，Databricks 弥合了数据工程和机器学习之间的割裂。团队可以在同一平台上进行数据预处理、模型训练和部署。此外，诸如 AutoML 让用户无需编写大量代码即可原型化机器学习模型。
AI/ML-Related Differences
Snowflake 主要专注于为外部 AI/ML 应用准备数据，而 Databricks 提供从构建、训练到部署模型的完整能力。如果你的业务严重依赖 AI/ML 工作流，Databricks 是更好的选择。
账单和定价模式
Snowflake 和 Databricks 采用不同的定价模式，反映了各自的重点和能力差异。虽然两者都基于使用量定价，但其结构和成本差异很大。
Snowflake 的定价方案基于积分制，包含三个主要成本组成部分：
- Compute Layer: 虚拟服务器按秒计费，最少按 60 秒计算。起价为 $3 Standard Edition 每学分的价格，最高可达 $4–$5 企业版本的价格取决于云区域和订阅类型。
- Storage Layer: Storage costs $40 按需付费每月 ¥/TB，预付套餐享受折扣价 $24 per TB/month.
- 数据传输费用： 数据入站免费，但出站费用取决于云平台和目标位置。
Based on the Snowflake官方网站上的示例, it can look something like this: running a “Large Warehouse” (8 credits/hour) for 8 hours daily with 100 TB of storage might cost approximately $3,384/month, considering compute, service, and storage costs.
Databricks 采用 DBU（Databricks Unit）计费，代表每秒的处理能力。价格根据以下因素而异：
- Compute Type: Databricks 支持多种工作负载，包括数据工程、分析和机器学习。价格范围从 $0.07–$0.55 每个 DBU/小时，具体取决于工作负载类型和云平台。
- Cloud Platform: AWS、Azure 和 Go 的成本各不相同。例如，在 Azure 上，基础数据工程工作负载的起价为 $0.15/DBU/小时，机器学习工作负载由于 GPU 要求而价格较高。
- 集群和配置： Databricks 在集群配置方面提供了很大的灵活性，这会影响成本。计算和存储费用根据云服务商分别收费。
使用 Databricks，中等规模的机器学习工作负载每月成本在 $1,500-$5,000 之间，具体取决于你的使用情况和配置。如需准确的成本预估，你可以使用 Databricks 定价计算器 可在其官网获取。
Databricks vs Snowflake 定价差异
使用 Databricks 高级功能的月费用可能较高，因为它提供高性能计算、支持多种数据格式和 AI/ML 功能，具有更强的灵活性。Snowflake 通常在传统分析和基于 SQL 的查询方面具有成本优势，特别是对于数据管道较简单的企业。不过，这两个平台的成本都取决于工作负载特性、资源使用情况和云服务商配置。
Databricks vs Snowflake: 优缺点对比
在比较 Databricks 与 Snowflake 时，两个平台都针对不同用户和工作负载类型提供独特的优势。下面的综合表格总结了两个系统的所有关键特性。
| Feature | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| 主要用途 | 数据科学、机器学习和实时分析 | 基于 SQL 的数据仓库和商业智能 |
| Architecture | 使用 Delta Lake 的数据湖仓架构 | 计算存储分离的云数据仓库 |
| Supported Data | 结构化、半结构化、非结构化数据 | 结构化、半结构化数据 |
| Performance | 针对大数据和流处理工作负载优化 | 针对 SQL 和分析查询优化 |
| BI Integration | 支持与 Tableau、Power BI 等的自定义集成 | 与 Tableau、Power BI 等的原生连接器集成顺畅 |
| AI/ML Support | 支持先进的 ML 框架和库 | 支持有限，依赖 Snowpark 和外部集成 |
| 开源兼容性 | 支持范围广，兼容 Spark、Delta Lake 等 | 支持有限，采用闭源架构 |
| 安全性和合规性 | 具有基于角色的访问控制、加密和审计功能，安全性强 | 拥有内置的高级合规功能，安全保障扎实 |
| 支持的云平台 | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Pricing Model | 按 DBU 用量计费，精确到最小单位 | 按使用量计费，计算和存储独立结算 |
| Ease of Use | 高级工作流需要具备技术专业知识 | 为简洁易用和业务分析师友好而设计 |
Databricks vs Snowpark: 对比概览
为了与 Databricks 竞争，Snowflake 推出了 Snowpark，一个用于数据处理和高级分析的平台。虽然 Databricks 和 Snowpark 都提供先进的功能，但它们解决的是不同的任务。Snowpark 是一个开发环境，旨在增强 Snowflake 云数据平台内数据应用的功能。它允许开发者使用 Python、Java 和 Scala 等流行编程语言编写数据转换代码。
Snowpark 致力于简化工作流程，提供易用的界面。虽然这有其优势，但 UI 在 AI/ML 工作负载的高级功能方面有所欠缺，而这些功能在 Apache Spark（Databricks 构建所在的平台）中都有提供。不过，Snowpark 允许数据工程师和开发者在 Snowflake 的架构中直接处理数据，同时充分利用其在 SQL 分析和安全方面的优势。
另一方面，Databricks 仍然为数据科学和机器学习提供了更成熟的生态系统，即便考虑到 Snowpark。它为大数据处理和复杂 ML 工作流提供端到端的解决方案。如前所述，它的 Lakehouse 架构使其在处理不同数据格式时更加灵活多变。
Final Thoughts
Databricks 和 Snowflake 都是数据分析和管理领域的重要方案。Databricks 凭借其 lakehouse 架构和对高级 ML 工作流的支持，为处理多种数据格式、依赖机器学习和 AI 的专业团队提供了强大的平台。
Snowflake 的核心目标是提供易于使用的数据仓库和 SQL 分析系统。对于专注于结构化和半结构化数据的企业来说，这是更有吸引力的选择。
总的来说，Databricks 在高级功能和灵活性方面提供了更多选择。这固然很好，但并非所有业务模式都需要这样的复杂度来完成工作。
FAQs
Databricks 有哪些缺点?
- 非技术用户的学习难度较大。
- 高级 AI/ML 功能成本更高。
- 内置商业智能工具有限，需要第三方集成。
- 某些合规功能取决于云服务商的配置。
为什么选择 Databricks 而不是 Snowflake?
- 通过 Lakehouse 架构处理多种数据格式。
- 开源工具集成度高。
Databricks 和 Snowflake 能一起使用吗?
可以，Databricks 和 Snowflake 能够有效集成。企业可以用 Snowflake 处理数据仓库和 SQL 分析，同时用 Databricks 处理高级数据科学和机器学习任务。
