譯者 | 李睿

審校 | 重樓

在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算分析領(lǐng)域，Snowflake和Databricks這兩個(gè)平臺(tái)脫穎而出。這兩種解決方案都為管理數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)大的工具，但各自具有不同的架構(gòu)、用例和優(yōu)勢(shì)。本文將詳細(xì)比較Snowflake和Databricks，并幫助組織根據(jù)自身需求和標(biāo)準(zhǔn)選擇合適的解決方案。

Snowflake和Databricks概述

什么是Snowflake？

Snowflake是一個(gè)基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，專為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢處理和分析而設(shè)計(jì)。它以其完全托管的服務(wù)而聞名，該服務(wù)提供可擴(kuò)展性、高性能和易用性，而不需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施管理。Snowflake提供了諸如多集群共享數(shù)據(jù)架構(gòu)、彈性擴(kuò)展以及與主流數(shù)據(jù)工具的無(wú)縫集成等功能。

Snowflake的關(guān)鍵特性：

• 具有彈性的可擴(kuò)展性：根據(jù)工作負(fù)載需求向上或向下擴(kuò)展。
• 存儲(chǔ)和計(jì)算分離：允許靈活的資源分配。
• 基于SQL的界面：便于數(shù)據(jù)分析師使用。
• 支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：JSON、Parquet和Avro。
• 安全性和合規(guī)性：包括基于角色的訪問(wèn)、加密和認(rèn)證。

什么是Databricks？

Databricks是一個(gè)建立在Apache Spark之上的統(tǒng)一分析平臺(tái)，提供端到端的數(shù)據(jù)處理功能，包括ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）、機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析。Databricks是數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程的理想選擇，它為數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和分析師提供了一個(gè)協(xié)作環(huán)境。

Databricks的關(guān)鍵特性：

• 基于Apache Spark：實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)處理和分析。
• 統(tǒng)一工作空間：結(jié)合數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)和業(yè)務(wù)分析。
• Delta Lake：支持ACID事務(wù)，以實(shí)現(xiàn)可靠和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)湖。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)集成：與MLlib、TensorFlow和PyTorch等機(jī)器學(xué)習(xí)框架的預(yù)構(gòu)建集成。
• Notebook界面：支持與Notebook進(jìn)行交互式分析，以實(shí)現(xiàn)協(xié)作工作流程。

Snowflake和Databricks的主要區(qū)別

1.架構(gòu)及用途

• Snowflake主要是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。其架構(gòu)將計(jì)算和存儲(chǔ)分離，允許獨(dú)立擴(kuò)展，這使得其適合基于SQL的分析和商業(yè)智能用例。
• Databricks圍繞Apache Spark構(gòu)建，旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)和流分析。它為ETL、機(jī)器學(xué)習(xí)和交互式分析提供了一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)。

2.數(shù)據(jù)處理和用例

• Snowflake是結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的理想選擇，支持涉及復(fù)雜查詢和分析的工作負(fù)載。它是使用基于SQL的商業(yè)智能（BI）工具的業(yè)務(wù)用戶和分析師的首選平臺(tái)。
• 另一方面，Databricks擅長(zhǎng)于非結(jié)構(gòu)化和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。它更適合機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程、大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和涉及數(shù)據(jù)湖的用例。

3.可擴(kuò)展性和性能

• Snowflake自動(dòng)獨(dú)立擴(kuò)展計(jì)算和存儲(chǔ)。這便于為大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工作負(fù)載優(yōu)化資源和成本。
• Databricks通過(guò)Spark集群提供可擴(kuò)展性。該系統(tǒng)可以處理龐大的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的ETL管道，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)工程和實(shí)時(shí)分析。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)

• Snowflake通過(guò)與第三方工具（例如Datarrobot和AWS SageMaker）集成來(lái)支持機(jī)器學(xué)習(xí)，但與Databricks相比，其功能有限。
• Databricks提供內(nèi)置的協(xié)作Notebook環(huán)境，支持主流的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。對(duì)于希望構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)很好的選擇。

5.易用性

• Snowflake更容易設(shè)置和使用，特別是對(duì)于熟悉SQL的分析師和業(yè)務(wù)用戶。該平臺(tái)抽象化了大量基礎(chǔ)設(shè)施管理的復(fù)雜性。
• Databricks需要對(duì)Spark和分布式計(jì)算有更深入的了解，這可能會(huì)使沒(méi)有這些技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的學(xué)習(xí)曲線更加陡峭。

6.成本結(jié)構(gòu)

• Snowflake采用基于消費(fèi)的定價(jià)模式，用戶分別支付存儲(chǔ)和計(jì)算費(fèi)用，從而實(shí)現(xiàn)靈活和可預(yù)測(cè)的成本。
• Databricks提供多種定價(jià)模式，包括交互式集群的按需付費(fèi)和專用集群的保留定價(jià)。成本可能因Spark集群的大小和工作負(fù)載的持續(xù)時(shí)間而異。

在Snowflake和Databricks之間如何選擇

在Snowflake和Databricks之間進(jìn)行選擇時(shí)，重要的是要評(píng)估組織的具體需求。以下是可以幫助做出正確的決定的一些標(biāo)準(zhǔn)：

1.工作負(fù)載的性質(zhì)

• 如果組織主要關(guān)注商業(yè)智能、報(bào)告和基于SQL的分析，那么Snowflake可能是更好的選擇。它針對(duì)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上運(yùn)行的分析查詢進(jìn)行了優(yōu)化，開(kāi)銷最小。
• 如果需要執(zhí)行數(shù)據(jù)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)或處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，Databricks更合適，這要?dú)w功于其Apache Spark基礎(chǔ)和對(duì)高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)工作負(fù)載的支持。

2.用戶技能集

• Snowflake非常適合具有SQL背景的用戶和能夠通過(guò)更傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)界面輕松處理數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)。
• Databricks更適合擁有數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的組織，他們擁有分布式計(jì)算、Python或Scala方面的經(jīng)驗(yàn)，并且能夠在基于Notebook的環(huán)境中舒適地工作。

3.數(shù)據(jù)的復(fù)雜性

• 對(duì)于結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Snowflake提供了一個(gè)易于使用且可擴(kuò)展的解決方案，可以與Tableau和Power BI等商業(yè)智能工具很好地集成。
• 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或需要復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的場(chǎng)景，Databricks提供了更大的靈活性和更多種數(shù)據(jù)格式的工作能力。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能

• 如果機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是業(yè)務(wù)的核心，那么Databricks提供了更全面的解決方案，因?yàn)樗c機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)原生集成，并支持協(xié)作、互動(dòng)分析。
• 如果機(jī)器學(xué)習(xí)只占組織工作負(fù)載的一小部分，而主要需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，那么Snowflake與外部機(jī)器學(xué)習(xí)工具的集成可能就足夠了。

5.成本考慮

• Snowflake為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工作負(fù)載提供了更好的成本可預(yù)測(cè)性。如果組織的工作負(fù)載主要由定期分析查詢組成，則可以通過(guò)利用Snowflake的多集群擴(kuò)展和掛起/恢復(fù)功能來(lái)控制成本。
• 如果集群連續(xù)運(yùn)行ETL或機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，Databricks可能具有不可預(yù)測(cè)的成本。但是，它為高吞吐量處理提供了靈活性，這對(duì)于某些類型的數(shù)據(jù)工程工作負(fù)載可能更具成本效益。

結(jié)論

Snowflake和Databricks都是強(qiáng)大的基于云計(jì)算的平臺(tái)，各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。Snowflake更適合那些需要高性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶，這些數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以輕松地與傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具集成，而Databricks則是數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的統(tǒng)一平臺(tái)。

最終，在Snowflake和Databricks之間的選擇取決于組織的具體需求，包括工作負(fù)載的性質(zhì)、團(tuán)隊(duì)的專業(yè)知識(shí)、正在處理的數(shù)據(jù)類型以及預(yù)算限制。許多組織甚至同時(shí)使用這兩個(gè)平臺(tái)，利用它們的優(yōu)勢(shì)來(lái)解決數(shù)據(jù)分析和處理需求的不同方面。

組織需要仔細(xì)考慮其用例，評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技能集，并確定數(shù)據(jù)復(fù)雜性需求，以選擇可為組織的業(yè)務(wù)提供最大價(jià)值的平臺(tái)。

原文標(biāo)題：Snowflake vs. Databricks: How to Choose the Right Data Platform，作者：Rambabu Bandam