Ако напоследък сте се занимавали с наука за данни, може би сте чували за Snowflake и Databricks и как се сравняват помежду си.
Ако не сте сигурни какво точно представляват тези инструменти и кой да използвате, тогава сте на правилното място. Тази статия ще разгледа какви са те, ще ги сравни и ще препоръча всеки един за случая на употреба, в който работи най-добре.
Съдържание
Какво е Databricks?
Databricks е цялостна платформа за данни, която разширява Apache Spark. Създаден е от създателите на Apache Spark и се използва от някои от най-големите компании като HSBC, Amazon и др.
Като платформа Databricks предоставя средства за работа с Apache Spark, Delta Lake и MLFlow, за да помогне на клиентите да почистват, съхраняват, визуализират и използват данни за целите на машинното обучение.
Това е софтуер с отворен код, но опция за управление, базирана на облак, е достъпна като абонаментна услуга. Подобно на Snowflake, той следва архитектурата на Lakehouse, която съчетава предимствата на Data Warehouses и Data Lakes.
Прочетете също: Data Lake срещу Data Warehouse: Какви са разликите?
Какво е Снежинка?
Snowflake е облачна система за съхранение на данни. Работи като услуга с плащане при използване, при която се таксувате за ресурсите, които използвате.
Една от предимствата на Snowflake е, че таксуването на компютъра и съхранението са разделени. Това означава, че компаниите, които изискват много място за съхранение, но малко изчисления, не трябва да плащат за изчислителната мощност, от която не се нуждаят.
Платформата също така включва персонализирана машина за SQL заявки, предназначена да работи естествено в облака. Snowflake работи върху популярните облачни доставчици: Google Cloud, Amazon AWS и Microsoft Azure.
Прилики между Snowflake и Databricks
Както Databricks, така и Snowflake са хранилища на данни. Те съчетават характеристиките на хранилища за данни и езера от данни, за да осигурят най-доброто от двата свята в съхранението на данни и изчисленията.
Те отделят опциите си за съхранение и изчисление, така че да могат независимо да се мащабират. Можете да използвате и двата продукта за създаване на табла за управление за отчитане и анализи.
Разлики между Snowflake и Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks използва двуслойна архитектура. Долният слой е Data Plane. Основната отговорност на този слой е да съхранява и обработва вашите данни.
Съхранението се управлява от Databricks File System Layer, който се намира върху вашето облачно хранилище – или AWS S3, или Azure Blob Storage.
Клъстер, управляван от Apache Spark, обработва обработката. Най-горният слой е слоят Control Plane. Този слой съдържа конфигурационни файлове на работното пространство и команди на Notebook. Архитектурата на Snowflake може да се разглежда като имаща три слоя. В основния слой е слоят за съхранение на данни. Това е мястото, където се намират данните.
Слоят за обработка на заявки е средният слой. Този слой се състои от „виртуални складове“. Тези виртуални складове са независими изчислителни клъстери от различни изчислителни възли, които изчисляват заявки.
Най-горният слой се състои от облачни услуги. Тези услуги управляват и обединяват другите части на Snowflake. Те обработват функции като удостоверяване, управление на инфраструктурата, управление на метаданни и контрол на достъпа. ScalabilityDatabricks се мащабира автоматично въз основа на натоварването, като добавя повече работници към клъстери, като същевременно намалява работниците в недостатъчно използвани клъстери. Това гарантира, че работните натоварвания се изпълняват бързо. Snowflake автоматично увеличава или намалява изчислителните ресурси, за да изпълнява различни задачи с данни, като зареждане, интегриране или анализиране на данни.
Докато размерите на възлите не могат да бъдат променяни, клъстерите могат лесно да бъдат преоразмерени до 128 възли.
В допълнение, Snowflake автоматично предоставя допълнителни изчислителни клъстери, когато един клъстер е претоварен и балансира натоварването между двата клъстера.
Ресурсите за съхранение и изчисления се мащабират независимо. Сигурност С Databricks можете да създадете виртуален частен облак с вашия доставчик на облак, за да стартирате вашата платформа Databricks. Това ви позволява да имате повече контрол и да управлявате достъпа от вашия доставчик на облак.
Освен това можете да използвате Databricks за управление на публичния достъп до облачни ресурси чрез контрол на достъпа до мрежата.
Можете също така да създавате и управлявате ключове за криптиране за допълнителна сигурност. За API достъп можете да създавате, управлявате и използвате лични токени за достъп. Snowflake предлага подобни предложения за сигурност като тези на Databricks. Това включва управление на мрежовия достъп чрез IP филтри и списъци за блокиране, задаване на времена на изчакване на неактивна потребителска сесия, когато някой забрави да излезе, използване на силно криптиране (AES) с ротирани ключове, базиран на роли контрол на достъпа до данни и обекти, многофакторно удостоверяване при влизане и единично влизане чрез обединено удостоверяване. StorageDatabricks съхранява данни във всякакъв формат. Платформата Databricks се фокусира най-вече върху обработката на данни и приложните слоеве.
В резултат на това вашите данни могат да се намират навсякъде – в облака или на място. Snowflake съхранява данни в полуструктуриран формат. За съхранение Snowflake управлява своя слой данни и съхранява данните или в Amazon Web Services, или в Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks се интегрира с най-популярните интеграции за събиране на данни. Snowflake също се интегрира с тези популярни интеграции за събиране на данни. Snowflake, като по-стария инструмент, исторически има повечето инструменти, създадени за него.
Случаи на употреба за Databricks
Databricks са най-полезни при изпълнение на задачи за наука за данни и машинно обучение, като предсказуеми анализи и машини за препоръки. Тъй като е разширяем и може да се настройва фино, се препоръчва за фирми, които обработват по-големи натоварвания с данни. Той предоставя една платформа за обработка на данни, анализи и AI.
Случаи на употреба за Snowflake
Snowflake се използва най-добре за Business Intelligence. Това включва използване на SQL за анализ на данни, отчитане на данните и създаване на визуални табла. Добър е за трансформация на данни. Възможностите за машинно обучение са достъпни само чрез допълнителни инструменти като Snowpark.
Заключителни думи
И двете платформи имат своите силни страни и различни набори от функции. Въз основа на това ръководство трябва да е по-лесно да изберете платформа, която отговаря на вашата стратегия, работно натоварване с данни, обеми и нужди. Както повечето неща, няма правилен или грешен отговор, а само този, който работи най-добре за вас.
След това разгледайте добри ресурси, за да научите Big Data и Hadoop.