对于依赖数据来推动决策的企业来说，无论是跟踪客户行为的电子商务平台、预测趋势的金融机构，还是构建人工智能模型的科技公司，强大的数据管理和分析系统都是必须的。随着对高效数据管道和深入分析的需求不断增长，两个平台已成为该领域的领导者： 数据块 和 雪花.
Databricks 成立于 2013 年，最初开发为 统一分析平台 旨在实现大规模分布式数据处理、高级分析和机器学习工作流程。另一方面，Snowflake 大约一年后问世，将自己定位为 云原生数据仓库解决方案。其目标是简化云架构上存储、管理和查询大量结构化和半结构化数据的过程。
尽管最初的目标截然不同，但两家公司后来都扩大了产品范围，并纳入了经常相互重叠的服务和功能。随着 Snowflake 与 Databricks 之间的界限变得模糊，企业更难以确定哪个平台更适合他们的需求、目标和基础设施。
这篇文章涵盖了您需要了解的有关 Databricks 与 Snowflake 的所有信息、它们的功能、相似点和差异，以及哪一种最适合您的业务模型。
了解 Databricks 与 Snowflake 的基础知识
最好对 Databricks 与 Snowflake 各自作为数据存储和处理平台带来的功能有一个清晰且通用的定义。了解他们的核心产品和主要用例将帮助您确定哪种解决方案更适合您的特定需求和工作流程。
此外，如果您对数据仓库、数据湖和数据湖有一个大致的了解，将有助于更好地了解哪个平台适合您的业务模型。我们将在这篇文章中简要介绍这些术语。
什么是数据块？
简而言之，Databricks 是一个用于存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据的平台。 Databricks 是将最好的数据湖和数据仓库相结合以提供所谓的 数据湖屋.
数据仓库允许以高度组织的模式存储结构化数据，适用于商业智能和报告。另一方面，数据湖使用扁平且廉价的存储格式来存储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。 Databrick 的 Lakehouse 平台统一了分析、数据科学和人工智能/机器学习，无需在两个平台之间复制数据。
此外，Databricks 的工作区允许团队使用 Python、SQL 和 R 等熟悉的语言协作处理 ETL、机器学习和分析等任务。Databricks 是一个平台即服务（平台即服务).
什么是雪花？
另一方面，Snowflake 是一个易于使用的基于云的数据仓库。雪花可以跑 主要云提供商 例如 AWS、Azure 和谷歌云。得益于其多集群共享数据架构，Snowflake 允许多个用户访问相同的数据而不会降低性能。
相比 传统的本地数据存储基础设施，Snowflake 更具可扩展性，并且需要最少的维护。此外，其雪花数据市场可以跨组织安全、无缝地共享实时数据，而无需重复数据。 Snowflake 是一种软件即服务（软件即服务）适用于不同企业和组织的解决方案。
Databricks 与 Snowflake：正面比较
虽然 Snowflake 与 Databricks 提供的服务之间的界限很模糊，但两者在架构、生态系统集成、安全性和许多其他方面存在明显不同。让我们将其分解为 Databricks 与 Snowflake 之间的直接比较。
建筑学
Snowflakes 基于云的架构针对结构化数据进行了优化，并且在传统分析工作负载中表现出色。 Snowflake 的架构专为数据仓库而设计，由三个主要层组成：
- 存储层： 数据存储在云对象存储中，将计算和存储分开以进行独立扩展。 Snowflake 优化了数据的结构化、压缩和访问方式。
- 计算层： 该层称为虚拟仓库，允许并发、独立执行具有弹性可扩展性的查询。
- 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 Lakehouse 架构构建 阿帕奇火花。其架构非常适合具有多格式数据需求和高级分析需求的组织。它还包含三个主要层：
- 三角洲湖： Databricks 的核心采用了 Delta Lake，这是一种开源存储格式，可为数据湖带来 ACID 事务、模式实施和时间旅行。
- 统一数据管理： 该架构支持从结构化到半结构化和非结构化的多种数据类型，使其具有高度通用性。
- 高性能计算： 通过与机器学习框架和分析工具的集成，Databricks 可以促进 AI/ML 和实时数据流等复杂的工作负载。
主要架构差异
虽然 Snowflake 更专注于结构化数据仓库，但 databricks 擅长处理更广泛的数据类型。此外，Snowflake 专为基于 SQL 的分析而定制，而 Databricks 则专注于综合数据科学和机器学习。值得一提的是，Databricks还有一个SQL数据仓库引擎。
性能和可扩展性
在计算层，Snowflake 允许 自动缩放 通过虚拟仓库。当需求增加时，这可以无缝处理并发工作负载；当不需要资源来优化成本时，可以无缝处理并发工作负载。其独特的多集群架构确保多个用户和工作负载可以无瓶颈地访问该平台。此外，Snowflake 采用先进的查询优化技术和列式存储来加速结构化数据的分析。
Databricks 的主要功能之一是 大规模并行处理 (MPP) 它允许高效地并行处理大量结构化、半结构化和非结构化数据。此外，通过集成 Delta Lake，即使在大规模数据操作上也可以保持 ACID 属性，并从缓存和优化策略中受益。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，例如物联网或金融交易。
可扩展性差异
Snowflake 专注于扩展传统数据仓库工作负载。另一方面，Databricks 在扩展复杂和大规模数据工程和 AI/ML 任务方面更加稳健。
生态系统与整合
尽管过去情况并非如此，但这两个平台都已与大多数主要数据采集供应商兼容。 Snowflake 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云提供商完全集成。同时，Databricks 提供 与云无关 确保跨所有云平台平稳运行的平台。此外，这两个平台都与 Tableau、Power BI 和 Looker 等商业智能工具集成。
主要集成差异
Snowflake 是一项完全专有的托管服务，具有封闭源代码库。虽然它与许多开源工具集成良好，但这些集成通常是通过 API 或第三方连接器来实现的，而不是构建在开源基础上。另一方面，Databricks 提供与许多开源工具和库的本机兼容性，与喜欢开源灵活性的组织更加紧密地结合在一起。
安全与治理
在安全方面，Snowflake 通过预制框架提供更多治理和法规遵从性。仅举几例，Snowflake 遵循 SOC.2 Type II、HIPPA、GDPR 和 FedRAMP，使其开箱即用，适合医疗保健和金融等行业。此外，Snowflake 提供动态数据屏蔽和访问策略，使组织能够保持对敏感信息的严格控制。
Databricks 还拥有坚实的安全基础，特别是对于数据工程和机器学习工作流程，并提供精细的访问控制（RBAC 和 IAM）。 Databricks 还可以利用云提供商、网络和身份管理的本机安全功能。
主要安全差异
虽然这两个平台都可以提供出色的安全措施，但它们以不同的方式处理此任务。 Snowflake 提供内置安全功能，可实现不同行业的动态数据脱敏和合规性。另一方面，Databricks 可能需要一些额外的配置，并依赖底层云提供商来实现某些特定于合规性的功能。
数据科学、人工智能和机器学习能力
Snowflake 主要专注于集成第三方工具并为 AI/ML 工作流程提供数据准备。该公司提出的一种解决方案是 雪地公园，一个允许数据工程师和数据科学家在 Snowflake 架构中使用 Python、Java 和 Scala 等语言编写数据转换和处理代码的环境。此外，Snowflake可以与DataRobot、Amazon SageMaker和Azure Machine Learning等主要平台连接。
这是 Databricks 战胜 Snowflake 的领域之一。它作为数据科学、机器学习和人工智能工作流程的专用平台而脱颖而出。它具有满足整个机器学习生命周期（从数据工程到模型部署）的内置功能。它本身支持 TensorFlow 和 PyTorch 等开源工具。凭借其统一的分析平台，Databricks 弥合了数据工程和机器学习之间的差距。这使团队能够预处理数据、训练模型并将其无缝部署在同一平台上。另外，像这样的工具 自动机器学习 允许用户无需进行大量编码即可构建机器学习模型原型。
AI/ML 相关差异
Snowflake 主要专注于为外部 AI/ML 应用程序准备数据，而 Databricks 提供用于构建、训练和部署模型的端到端功能。如果您的企业严重依赖 AI/ML 工作流程，Databricks 应该是首选。
计费和定价模型
Snowflake 和 Databricks 使用不同的定价模型，这反映了他们的重点和能力。虽然两者都采用基于使用的定价，但它们的结构和成本差异很大。
Snowflake 的定价计划基于积分，并具有三个关键成本组成部分：
- 计算层： 虚拟仓库按秒计费，最短60秒。费用开始于 $3 标准版的每个学分最多可达 $4–$5 对于企业版，取决于云区域和订阅类型。
- 存储层： 仓储成本 $40 按需求每 TB/月提供预付费选项，折扣率为 $24 每 TB/月。
- 数据传输成本： 虽然数据入口是免费的，但出口费用取决于云平台和目的地。
基于 Snowflake官网示例，它可能看起来像这样：考虑到计算、服务和存储成本，每天运行一个具有 100 TB 存储空间的“大型仓库”（8 个积分/小时）8 小时可能花费大约 3,384 美元/月。
Databricks 使用 DBU（Databricks 单位），代表每秒的处理能力。定价因以下因素而异：
- 计算类型： Databricks 支持不同的工作负载，包括数据工程、分析和机器学习。价格范围从 $0.07–$0.55 每 DBU/小时，具体取决于工作负载类型和云平台。
- 云平台： AWS、Azure 和 Google Cloud 的成本各不相同。例如，在 Azure 上，基本数据工程工作负载从 $0.15/DBU/小时，并且由于 GPU 要求，机器学习工作负载的价格更高。
- 集群和配置： Databricks 在集群配置方面提供了显着的灵活性，从而影响了成本。计算和存储费用根据云提供商单独收取。
使用 Databricks，根据特定的使用情况和配置，中等程度的机器学习工作负载每月的成本可能在 1,500 美元至 5,000 美元之间。为了准确且量身定制的成本预测，您可以使用 Databricks 的定价计算器 可在其网站上找到。
Databricks 与 Snowflake 定价差异
由于 Databricks 的高性能计算以及针对不同数据格式和 AL/ML 功能的灵活性，使用 Databricks 高级功能的每月成本可能会更高。 Snowflake 通常为传统分析和基于 SQL 的查询提供成本优势，特别是对于数据管道较简单的企业而言。然而，这两个平台的成本在很大程度上取决于工作负载细节、资源使用情况和云提供商配置。
Databricks 与 Snowflake：优点和缺点
当谈到 Databricks 与 Snowflake 之间的差异时，这两个平台都提供了许多针对不同类型的用户和工作负载量身定制的独特优势。下面是一个综合表，总结了每个系统的所有基本功能。
| 特征 | 数据块 | 雪花 |
|---|---|---|
| 主要用例 | 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 |
| 建筑学 | 湖屋建筑与三角洲湖 | 具有独立计算和存储的云数据仓库 |
| 支持的数据 | 结构化、半结构化、非结构化 | 结构化、半结构化 |
| 表现 | 针对大数据和流工作负载进行了优化 | 针对 SQL 和分析查询进行了优化 |
| 商业智能集成 | 与 Tableau、Power BI 等的可定制集成 | 适用于 Tableau、Power BI 等的无缝原生连接器。 |
| 人工智能/机器学习支持 | 高级 ML 框架和库 | 有限的;依赖 Snowpark 和外部集成 |
| 开源兼容性 | 广泛的;支持 Spark、Delta Lake 等 | 有限的;闭源架构 |
| 安全与合规性 | 强大，具有基于角色的访问、加密和审核 | 坚固耐用，具有内置的高级合规功能 |
| 支持的云平台 | AWS、Azure、GCP | AWS、Azure、GCP |
| 定价模型 | 通过 DBU 基于使用情况的精细计费 | 基于使用情况，计算/存储独立计费 |
| 易于使用 | 需要先进工作流程的技术专业知识 | 专为简单性和业务分析师的可访问性而设计 |
Databricks 与 Snowpark：比较概述
为了与 Databricks 竞争，Snowflake 开发了 Snowpark，一个用于数据处理和高级分析的平台。虽然 Databricks 和 Snowpark 所提供的功能都很先进，但它们为不同的任务提供了解决方案。 Snowpark是一个开发环境，旨在增强Snowflake云数据平台内的数据应用程序功能。它允许开发人员使用 Python、Java 和 Scala 等流行编程语言编写数据转换代码。
Snowpark 专注于简化工作并提供用户友好的界面。虽然有优势，但 UI 缺乏一些适用于 AI/ML 工作负载的更高级功能，而这些功能在 Apache Spark（Databricks 构建的平台）中可用。也就是说，Snowpark 允许数据工程师和开发人员在 Snowflake 的架构中本地处理数据，同时利用其在基于 SQL 的分析和安全性方面的优势。
另一方面，即使考虑到 Snowpark，Databricks 仍然为数据科学和机器学习提供了更成熟的生态系统。它为大数据处理和复杂的机器学习工作流程提供端到端解决方案。如前所述，其 Lakehouse 架构使其能够更加灵活地处理不同的数据格式。
最后的想法
当谈到 Databricks 与 Snowflake 时，值得注意的是，两者都代表了数据分析和管理领域的领先解决方案。得益于其 Lakehouse 结构和对高级 ML 工作流程的支持，Databricks 仍然是处理各种数据格式并严重依赖机器学习和 AI 的专业团队的强大平台。
与此同时，Snowflake 的主要重点是为数据仓库和基于 SQL 的分析提供易于使用的系统。对于专注于结构化和半结构化数据的企业来说，这是一个更具吸引力的选择。
最终，Databricks 在高级功能和多功能性方面提供了更多功能。虽然这很好，但复杂性可能并不是所有商业模式都需要解决其任务。
常见问题解答
Databricks 的缺点是什么？
- 非技术用户的学习曲线更陡。
- 高级 AI/ML 功能的成本更高。
- 内置 BI 工具有限，需要第三方集成。
- 某些合规性功能依赖于云提供商的配置。
为什么选择 Databrick 而不是 Snowflake？
- 使用 Lakehouse 架构处理多种数据格式。
- 强大的开源工具集成。
Databricks 和 Snowflake 可以一起工作吗？
是的，Databricks 和 Snowflake 可以有效集成。组织可以使用 Snowflake 进行数据仓库和基于 SQL 的分析，同时利用 Databricks 进行高级数据科学和机器学习任务。
