Hvis du har beskæftiget dig med datavidenskab i nyere tid, har du måske hørt om Snowflake og Databricks, og hvordan de sammenlignes med hinanden.
Hvis du er usikker på præcis, hvad disse værktøjer er, og hvilket du skal bruge, så er du det rigtige sted. Denne artikel vil dække, hvad de er, sammenligne dem og anbefale hver enkelt til den brug, det fungerer bedst.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Databricks?
Databricks er en omfattende dataplatform, der udvider Apache Spark. Det blev skabt af skaberne af Apache Spark og brugt af nogle af de største virksomheder som HSBC, Amazon osv.
Som platform giver Databricks et middel til at arbejde med Apache Spark, Delta Lake og MLFlow for at hjælpe kunder med at rense, gemme, visualisere og bruge data til maskinlæringsformål.
Det er open source-software, men en cloud-baseret administreret mulighed er tilgængelig som en abonnementstjeneste. Ligesom Snowflake følger det lakehouse-arkitekturen, der kombinerer fordelene ved Data Warehouses og Data Lakes.
Læs også: Data Lake vs. Data Warehouse: Hvad er forskellene?
Hvad er Snowflake?
Snowflake er et cloud-baseret data warehousing-system. Det kører som en betal-per-brug-tjeneste, hvor du bliver faktureret for de ressourcer, du bruger.
Et af salgsargumenterne ved Snowflake er, at fakturering af computere og lager er adskilt. Det betyder, at virksomheder, der kræver masser af lagerplads, men lidt databehandling, ikke skal betale for den computerkraft, de ikke har brug for.
Platformen inkluderer også en brugerdefineret SQL-forespørgselsmotor designet til at køre indbygget i skyen. Snowflake kører oven på de populære cloud-udbydere: Google Cloud, Amazon AWS og Microsoft Azure.
Ligheder mellem Snowflake og Databricks
Både Databricks og Snowflake er datasøhuse. De kombinerer funktionerne fra datavarehuse og datasøer for at give det bedste fra begge verdener inden for datalagring og databehandling.
De afkobler deres lager- og computermuligheder, så de kan skaleres uafhængigt. Du kan bruge begge produkter til at oprette dashboards til rapportering og analyser.
Forskelle mellem Snowflake og Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks bruger en to-lags arkitektur. Det nederste lag er Dataplanet. Det primære ansvar for dette lag er at opbevare og behandle dine data.
Opbevaringen håndteres af Databricks File System Layer, der sidder oven på din cloud storage – enten AWS S3 eller Azure Blob Storage.
En klynge administreret af Apache Spark håndterer behandlingen. Det øverste lag er Control Plane-laget. Dette lag indeholder arbejdsområdekonfigurationsfiler og Notebook-kommandoer. Snowflakes arkitektur kan tænkes at have tre lag. På basislaget er Data Storage Layer. Det er her data ligger.
Forespørgselsbehandlingslaget er det mellemste lag. Dette lag består af “virtuelle varehuse”. Disse virtuelle varehuse er uafhængige computerklynger af forskellige beregningsknuder, der beregner forespørgsler.
Det øverste lag består af Cloud Services. Disse tjenester administrerer og samler de andre dele af Snowflake. De håndterer funktioner som autentificering, infrastrukturstyring, metadatastyring og adgangskontrol.SkalerbarhedDatabrikker skaleres automatisk baseret på belastning ved at tilføje flere arbejdere på klynger, mens de reducerer arbejdere på underudnyttede klynger. Dette sikrer, at arbejdsbelastninger kører hurtigt.Snowflake skalerer automatisk computerressourcer op eller ned for at udføre forskellige dataopgaver såsom indlæsning, integration eller analyse af data.
Selvom nodestørrelser ikke kan ændres, kan klynger nemt ændres på op til 128 noder.
Derudover giver Snowflake automatisk yderligere computerklynger, når en klynge er overvældet, og balancerer belastningen mellem de to klynger.
Lager- og beregningsressourcer skaleres uafhængigt.SikkerhedMed Databricks kan du oprette en virtuel privat sky med din cloududbyder for at køre din Databricks-platform. Dette giver dig mulighed for at få mere kontrol og administrere adgang fra din Cloud-udbyder.
Derudover kan du bruge Databricks til at administrere offentlig adgang til cloud-ressourcer gennem netværksadgangskontrol.
Du kan også oprette og administrere krypteringsnøgler for yderligere sikkerhed. For API-adgang kan du oprette, administrere og bruge Personal Access Tokens.Snowflake tilbyder lignende sikkerhedstilbud som Databricks. Dette omfatter styring af netværksadgang gennem IP-filtre og blokeringslister, indstilling af timeouts for inaktiv brugersession, når nogen glemmer at logge ud, brug af stærk kryptering (AES) med roterede nøgler, rollebaseret adgangskontrol til data og objekter, multifaktorgodkendelse ved login og single sign-on gennem fødereret godkendelse.StorageDatabricks gemmer data i ethvert format. Databricks-platformen fokuserer mest på databehandling og applikationslag.
Som et resultat kan dine data opholde sig hvor som helst – i skyen eller på stedet. Snowflake gemmer data i et semistruktureret format. Til opbevaring administrerer Snowflake sit datalag og gemmer dataene i enten Amazon Web Services eller Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks integrerer med de mest populære integrationer til dataopsamling. Snowflake integrerer også med disse populære dataopsamlingsintegrationer. Snowflake, som er det ældre værktøj, har historisk set haft de fleste værktøjer bygget til det.
Use Cases for Databricks
Databricks er mest nyttige, når du udfører datavidenskab og maskinlæringsopgaver såsom prædiktiv analyse og anbefalingsmotorer. Fordi den er udvidelsesbar og kan finjusteres, anbefales den til virksomheder, der håndterer større dataarbejdsbelastninger. Det giver én platform til håndtering af data, analyser og kunstig intelligens.
Brug Cases til Snowflake
Snowflake bruges bedst til Business Intelligence. Dette inkluderer brug af SQL til dataanalyse, rapportering om dataene og oprettelse af visuelle dashboards. Det er godt til datatransformation. Maskinlæringsfunktioner er kun tilgængelige via yderligere værktøjer såsom Snowpark.
Afsluttende ord
Begge platforme har deres styrker og forskellige funktionssæt. Baseret på denne guide skulle det være lettere at vælge en platform, der passer til din strategi, dataarbejdsmængde, mængder og behov. Ligesom de fleste andre ting er der ikke noget rigtigt eller forkert svar, kun et der fungerer bedst for dig.
Tjek derefter gode ressourcer til at lære Big Data og Hadoop.