Hvis du har drevet med datavitenskap i nyere tid, har du kanskje hørt om Snowflake og Databricks og hvordan de sammenlignes med hverandre.
Hvis du er usikker på nøyaktig hva disse verktøyene er og hvilket du bør bruke, så er du på rett sted. Denne artikkelen vil dekke hva de er, sammenligne dem og anbefale hver enkelt for brukstilfellet det fungerer best.
Innholdsfortegnelse
Hva er Databricks?
Databricks er en omfattende dataplattform som utvider Apache Spark. Den ble laget av skaperne av Apache Spark og brukt av noen av de største selskapene som HSBC, Amazon, etc.
Som en plattform gir Databricks et middel til å jobbe med Apache Spark, Delta Lake og MLFlow for å hjelpe klienter med å rense, lagre, visualisere og bruke data til maskinlæringsformål.
Det er åpen kildekode-programvare, men et skybasert administrert alternativ er tilgjengelig som en abonnementstjeneste. I likhet med Snowflake følger det lakehouse-arkitekturen som kombinerer fordelene med Data Warehouses og Data Lakes.
Les også: Data Lake vs Data Warehouse: Hva er forskjellene?
Hva er Snowflake?
Snowflake er et skybasert datavarehussystem. Den kjører som en betal-per-bruk-tjeneste der du blir fakturert for ressursene du bruker.
Et av salgsargumentene til Snowflake er at fakturering av databehandling og lagring er atskilt. Dette betyr at selskaper som krever mye lagring, men lite databehandling, ikke trenger å betale for datakraften de ikke trenger.
Plattformen inkluderer også en tilpasset SQL-spørringsmotor designet for å kjøre naturlig på skyen. Snowflake kjører på toppen av de populære skyleverandørene: Google Cloud, Amazon AWS og Microsoft Azure.
Likheter mellom Snowflake og Databricks
Både Databricks og Snowflake er datainnsjøer. De kombinerer funksjonene til datavarehus og datainnsjøer for å gi det beste fra begge verdener innen datalagring og databehandling.
De kobler fra lagrings- og databehandlingsalternativene, slik at de er uavhengig skalerbare. Du kan bruke begge produktene til å lage dashboards for rapportering og analyser.
Forskjeller mellom Snowflake og Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks bruker en to-lags arkitektur. Det nederste laget er Dataplanet. Det primære ansvaret til dette laget er å lagre og behandle dataene dine.
Lagringen håndteres av Databricks filsystemlag som ligger på toppen av skylagringen din – enten AWS S3 eller Azure Blob Storage.
En klynge administrert av Apache Spark håndterer behandlingen. Det øverste laget er kontrollplanlaget. Dette laget inneholder konfigurasjonsfiler for arbeidsområdet og Notebook-kommandoer. Snowflakes arkitektur kan tenkes å ha tre lag. I grunnlaget er datalagringslaget. Det er her data ligger.
Spørringsbehandlingslaget er mellomlaget. Dette laget består av «virtuelle varehus». Disse virtuelle varehusene er uavhengige dataklynger av forskjellige databehandlingsnoder som beregner spørringer.
Det øverste laget består av skytjenester. Disse tjenestene administrerer og samler de andre delene av Snowflake. De håndterer funksjoner som autentisering, infrastrukturadministrasjon, metadataadministrasjon og tilgangskontroll.SkalerbarhetDatabrikker skaleres automatisk basert på belastning ved å legge til flere arbeidere på klynger samtidig som de reduserer arbeidere på underutnyttede klynger. Dette sikrer at arbeidsbelastninger kjører raskt. Snowflake skalerer automatisk opp eller ned dataressurser for å utføre forskjellige dataoppgaver som å laste, integrere eller analysere data.
Selv om nodestørrelser ikke kan endres, kan klynger enkelt endre størrelse på opptil 128 noder.
I tillegg gir Snowflake automatisk ytterligere dataklynger når en klynge er overveldet og balanserer belastningen mellom de to klyngene.
Lagrings- og beregningsressurser skaleres uavhengig.SikkerhetMed Databricks kan du opprette en Virtual Private Cloud med skyleverandøren din for å kjøre Databricks-plattformen din. Dette lar deg ha mer kontroll og administrere tilgang fra skyleverandøren din.
I tillegg kan du bruke Databricks til å administrere offentlig tilgang til skyressurser gjennom nettverkstilgangskontroll.
Du kan også opprette og administrere krypteringsnøkler for ekstra sikkerhet. For API-tilgang kan du opprette, administrere og bruke Personal Access Tokens.Snowflake tilbyr lignende sikkerhetstilbud som Databricks. Dette inkluderer administrasjon av nettverkstilgang gjennom IP-filtre og blokkeringslister, innstilling av tidsavbrudd for inaktive brukerøkter for når noen glemmer å logge ut, bruk av sterk kryptering (AES) med roterte nøkler, rollebasert tilgangskontroll til data og objekter, multifaktorautentisering ved pålogging og enkeltpålogging gjennom forent autentisering.StorageDatabricks lagrer data i alle formater. Databricks-plattformen fokuserer mest på databehandling og applikasjonslag.
Som et resultat kan dataene dine ligge hvor som helst – i skyen eller på stedet. Snowflake lagrer data i et semistrukturert format. For lagring administrerer Snowflake datalaget og lagrer dataene i enten Amazon Web Services eller Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks integreres med de mest populære integrasjonene for datainnsamling. Snowflake integreres også med disse populære datainnsamlingsintegrasjonene. Snowflake, som er det eldre verktøyet, har historisk sett hatt de fleste verktøyene bygget for det.
Brukssaker for Databricks
Databricks er mest nyttige når du utfører datavitenskap og maskinlæringsoppgaver som prediktiv analyse og anbefalingsmotorer. Fordi det er utvidbart og kan finjusteres, anbefales det for virksomheter som håndterer større dataarbeidsmengder. Det gir én plattform for håndtering av data, analyser og AI.
Bruk Cases for Snowflake
Snowflake brukes best til Business Intelligence. Dette inkluderer bruk av SQL for dataanalyse, rapportering om dataene og opprettelse av visuelle dashboards. Det er bra for datatransformasjon. Maskinlæringsfunksjoner er kun tilgjengelige gjennom tilleggsverktøy som Snowpark.
Siste ord
Begge plattformene har sine styrker og forskjellige funksjonssett. Basert på denne veiledningen bør det være lettere å velge en plattform som passer din strategi, dataarbeidsmengde, volumer og behov. Som de fleste andre ting er det ikke noe riktig eller galt svar, bare et som fungerer best for deg.
Deretter kan du sjekke ut gode ressurser for å lære Big Data og Hadoop.