Если вы недавно занимались наукой о данных, возможно, вы слышали о Snowflake и Databricks и их сравнении друг с другом.
Если вы не уверены, что это за инструменты и какой из них вам следует использовать, то вы попали по адресу. В этой статье мы расскажем, что они из себя представляют, сравним их и порекомендуем каждый вариант использования, для которого он лучше всего подходит.
Содержание
Что такое Databricks?
Databricks — это комплексная платформа данных, которая расширяет возможности Apache Spark. Он был создан создателями Apache Spark и используется некоторыми крупнейшими компаниями, такими как HSBC, Amazon и т. д.
В качестве платформы Databricks предоставляет средства для работы с Apache Spark, Delta Lake и MLFflow, чтобы помочь клиентам очищать, хранить, визуализировать и использовать данные для целей машинного обучения.
Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, но облачный вариант управления доступен по подписке. Как и Snowflake, он следует архитектуре домика у озера, которая сочетает в себе преимущества хранилищ данных и озер данных.
Читайте также: Озеро данных против. Хранилище данных: в чем отличия?
Что такое флейк?
Snowflake — это облачная система хранения данных. Он работает как услуга с оплатой по факту использования, когда вам выставляется счет за используемые вами ресурсы.
Одним из преимуществ Snowflake является то, что счета за вычислительные ресурсы и хранилище выставляются отдельно. Это означает, что компаниям, которым требуется много дискового пространства, но мало компьютеров, не нужно платить за вычислительную мощность, которая им не нужна.
Платформа также включает настраиваемый механизм запросов SQL, предназначенный для работы в облаке. Snowflake работает поверх популярных облачных провайдеров: Google Cloud, Amazon AWS и Microsoft Azure.
Сходства между Snowflake и Databricks
И Databricks, и Snowflake являются базами данных. Они сочетают в себе функции хранилищ данных и озер данных, чтобы обеспечить лучшее из обоих миров в области хранения данных и вычислений.
Они разделяют свои возможности хранения и вычислений, чтобы их можно было масштабировать независимо друг от друга. Оба продукта можно использовать для создания информационных панелей для отчетности и аналитики.
Различия между Snowflake и Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks использует двухуровневую архитектуру. Нижний уровень — это плоскость данных. Основной обязанностью этого уровня является хранение и обработка ваших данных.
Хранилище управляется уровнем файловой системы Databricks, который находится поверх вашего облачного хранилища — либо AWS S3, либо хранилища BLOB-объектов Azure.
Обработкой занимается кластер, управляемый Apache Spark. Верхний слой — это слой Control Plane. Этот слой содержит файлы конфигурации рабочей области и команды блокнота. Архитектуру Snowflake можно представить как состоящую из трех слоев. На базовом уровне находится уровень хранения данных. Вот данные.
Уровень обработки запросов является средним уровнем. Этот слой состоит из «виртуального хранилища». Эти виртуальные хранилища представляют собой независимые вычислительные кластеры различных вычислительных узлов, которые обрабатывают запросы.
Верхний уровень состоит из облачных сервисов. Эти сервисы управляют и соединяют другие части Snowflake. Они управляют такими функциями, как аутентификация, управление инфраструктурой, управление метаданными и контроль доступа. ScalabilityDatabricks автоматически масштабируется в зависимости от нагрузки, добавляя больше рабочих процессов в кластеры и уменьшая количество рабочих процессов в недостаточно загруженных кластерах. Это гарантирует, что рабочие нагрузки начнутся быстро. Snowflake автоматически увеличивает или уменьшает вычислительные ресурсы для выполнения различных задач с данными, таких как загрузка, интеграция или анализ данных.
Хотя размеры узлов изменить нельзя, размер кластера можно легко увеличить до 128 узлов.
Кроме того, Snowflake автоматически предоставляет дополнительные вычислительные кластеры, когда один кластер перегружен, и распределяет нагрузку между двумя кластерами.
Хранилище и вычислительные ресурсы масштабируются независимо.Безопасность С помощью Databricks вы можете создать виртуальное частное облако с вашим поставщиком облачных услуг для запуска вашей платформы Databricks. Это позволяет вам иметь больший контроль и управление доступом, чем ваш облачный провайдер.
Кроме того, вы можете использовать Databricks для управления публичным доступом к облачным ресурсам посредством управления доступом к сети.
Вы также можете создавать и управлять ключами шифрования для дополнительной безопасности. Чтобы получить доступ к API, вы можете создавать, управлять и использовать персональные токены доступа. Snowflake предлагает аналогичные предложения по обеспечению безопасности для Databricks. Это включает в себя управление сетевым доступом с помощью IP-фильтров и черных списков, установку ограничений по времени для неактивных пользовательских сеансов, когда кто-то забывает выйти из системы, использование надежного шифрования (AES) со сменяемыми ключами, управление доступом к данным и объектам на основе ролей, многофакторную аутентификацию при входе в систему. , и единый вход через федеративную аутентификацию. StorageDatabricks хранит данные в любом формате. Платформа Databricks в основном ориентирована на обработку данных и уровни приложений.
В результате ваши данные могут находиться где угодно — в облаке или локально. Snowflake хранит данные в полуструктурированном формате. Что касается хранилища, Snowflake управляет своим уровнем данных и хранит данные в Amazon Web Services или Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks интегрируется с наиболее популярными интеграциями сбора данных. Snowflake также интегрируется с этими популярными сборщиками данных. Снежинка, как более старый инструмент, исторически создавалась для большинства инструментов.
Примеры использования Databricks
Databricks наиболее полезны при выполнении задач обработки данных и машинного обучения, таких как прогностическая аналитика и механизмы рекомендаций. Благодаря расширяемости и тонкой настройке он рекомендуется для предприятий, работающих с большими объемами данных. Он предоставляет единую платформу для обработки данных, аналитики и искусственного интеллекта.
Примеры использования Снежинки
Snowflake лучше всего использовать для бизнес-аналитики. Сюда входит использование SQL для анализа данных, составления отчетов и создания визуальных информационных панелей. Это хорошо для преобразования данных. Возможности машинного обучения доступны только через дополнительные инструменты, такие как Snowpark.
Заключительные слова
Обе платформы имеют свои сильные стороны и разные наборы функций. Основываясь на этом руководстве, вам будет проще выбрать платформу, которая соответствует вашей стратегии, объему данных, масштабу и потребностям. Как и в большинстве случаев, здесь нет правильного или неправильного ответа, есть только тот, который лучше всего подходит для вас.
Затем ознакомьтесь с хорошими ресурсами для изучения больших данных и Hadoop.
