DataBricks проти Snowflake – кращий вибір у 2023 році?

Categories:

Якщо ви нещодавно займалися наукою про дані, можливо, ви чули про Snowflake і Databricks і їх порівняння між собою.

Якщо ви не впевнені, що це за інструменти і який з них вам слід використовувати, тоді ви в потрібному місці. У цій статті буде описано, що вони собою представляють, порівняйте їх і порекомендуйте кожен із них для найкращого варіанту використання.

Що таке Databricks?

Databricks — це комплексна платформа даних, яка розширює Apache Spark. Він був створений творцями Apache Spark і використовується деякими з найбільших компаній, таких як HSBC, Amazon тощо.

Як платформа Databricks надає засоби для роботи з Apache Spark, Delta Lake і MLFlow, щоб допомогти клієнтам очищати, зберігати, візуалізувати та використовувати дані для цілей машинного навчання.

Це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, але опція керування через хмару доступна як послуга передплати. Як і Snowflake, It дотримується архітектури lakehouse, яка поєднує в собі переваги Data Warehouses і Data Lakes.

Читайте також: Data Lake проти Data Warehouse: у чому відмінності?

Що таке Сніжинка?

Snowflake — це хмарна система зберігання даних. Він працює як послуга з оплатою за використання, де вам виставляється рахунок за ресурси, які ви використовуєте.

Однією з переваг Snowflake є те, що виставлення рахунків за обчислення та зберігання розділено. Це означає, що компаніям, яким потрібно багато пам’яті, але мало обчислювальної техніки, не потрібно платити за обчислювальну потужність, яка їм не потрібна.

  Ось як дивитися плей-офф НБА без кабелю

Платформа також включає спеціальну систему запитів SQL, призначену для роботи в хмарі. Snowflake працює на основі популярних хмарних провайдерів: Google Cloud, Amazon AWS і Microsoft Azure.

Подібності між Snowflake і Databricks

І Databricks, і Snowflake є озерами даних. Вони поєднують у собі функції сховищ даних і озер даних, щоб забезпечити найкраще з обох світів зберігання даних і обчислень.

Вони роз’єднують параметри зберігання та обчислення, тому їх можна масштабувати незалежно. Ви можете використовувати обидва продукти для створення інформаційних панелей для звітності та аналітики.

Відмінності між Snowflake і Databricks

AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks використовує дворівневу архітектуру. Нижній шар — площина даних. Основна відповідальність цього рівня – зберігати та обробляти ваші дані.
Сховищем керує рівень файлової системи Databricks, який розташований поверх вашого хмарного сховища – AWS S3 або Azure Blob Storage.
Обробкою займається кластер, керований Apache Spark. Верхній шар — це рівень контрольної площини. Цей рівень містить конфігураційні файли робочої області та команди Notebook. Архітектуру Snowflake можна розглядати як трирівневу. На базовому рівні знаходиться рівень зберігання даних. Тут зберігаються дані.
Рівень обробки запитів є середнім рівнем. Цей рівень складається з «віртуальних сховищ». Ці віртуальні сховища є незалежними обчислювальними кластерами різних обчислювальних вузлів, які обчислюють запити.
Верхній рівень складається з хмарних служб. Ці служби керують і об’єднують інші частини Snowflake. Вони обслуговують такі функції, як автентифікація, керування інфраструктурою, керування метаданими та контроль доступу. ScalabilityDatabricks автоматично масштабується залежно від навантаження, додаючи більше працівників у кластери, одночасно зменшуючи кількість працівників у недостатньо використовуваних кластерах. Це гарантує швидке виконання робочих навантажень. Snowflake автоматично збільшує або зменшує обчислювальні ресурси для виконання різних завдань, таких як завантаження, інтеграція або аналіз даних.
Хоча розміри вузлів не можна змінити, розмір кластерів можна легко змінити до 128 вузлів.
Крім того, Snowflake автоматично надає додаткові обчислювальні кластери, коли один кластер перевантажений, і розподіляє навантаження між двома кластерами.
Сховище та обчислювальні ресурси масштабуються незалежно. Безпека Завдяки Databricks ви можете створити віртуальну приватну хмару разом зі своїм постачальником хмарних технологій для запуску вашої платформи Databricks. Це дає вам більше контролю та керування доступом від вашого постачальника хмарних послуг.
Крім того, ви можете використовувати Databricks для керування публічним доступом до хмарних ресурсів за допомогою контролю доступу до мережі.
Ви також можете створювати та керувати ключами шифрування для додаткового захисту. Для доступу до API ви можете створювати, керувати та використовувати особисті маркери доступу. Snowflake пропонує подібні пропозиції щодо безпеки, що й Databricks. Це включає керування доступом до мережі за допомогою IP-фільтрів і списків блокування, встановлення тайм-аутів сеансу неактивного користувача, коли хтось забуває вийти з системи, використання надійного шифрування (AES) із ротованими ключами, контроль доступу до даних і об’єктів на основі ролей, багатофакторну автентифікацію під час входу і єдиний вхід через федеративну автентифікацію. StorageDatabricks зберігає дані в будь-якому форматі. Платформа Databricks зосереджена в основному на обробці даних і прикладних рівнях.
У результаті ваші дані можуть зберігатися де завгодно – у хмарі чи локально. Snowflake зберігає дані в напівструктурованому форматі. Для зберігання Snowflake керує своїм рівнем даних і зберігає дані в Amazon Web Services або Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks інтегрується з найпопулярнішими інтеграціями для збору даних. Snowflake також інтегрується з цими популярними інтеграціями для збору даних. Snowflake, будучи старшим інструментом, історично мала більшість інструментів, створених для нього.

  Як увімкнути панель Chrome Emoji

Випадки використання Databricks

Databricks є найбільш корисними під час виконання завдань Data Science та машинного навчання, таких як прогнозна аналітика та механізми рекомендацій. Оскільки він розширюваний і може бути точно налаштований, його рекомендують для підприємств, які обробляють великі обсяги даних. Він забезпечує одну платформу для обробки даних, аналітики та ШІ.

Випадки використання для Snowflake

Snowflake найкраще використовувати для бізнес-аналітики. Це включає використання SQL для аналізу даних, створення звітів про дані та створення візуальних інформаційних панелей. Це добре для перетворення даних. Можливості машинного навчання доступні лише за допомогою додаткових інструментів, таких як Snowpark.

  Як приручити лисицю в майнкрафт

Заключні слова

Обидві платформи мають свої сильні сторони та різні набори функцій. На основі цього посібника буде легше вибрати платформу, яка відповідає вашій стратегії, навантаженню даних, обсягам і потребам. Як і в більшості речей, немає правильної чи неправильної відповіді, є лише та, яка найкраще підходить для вас.

Далі перегляньте хороші ресурси, щоб дізнатися про великі дані та Hadoop.