Pokud jste v poslední době fušovali do datové vědy, možná jste slyšeli o Snowflake a Databricks a o tom, jak se navzájem porovnávají.
Pokud si nejste jisti, co přesně tyto nástroje jsou a který z nich byste měli použít, pak jste na správném místě. Tento článek pokryje, co to je, porovná je a doporučí každý z nich pro případ použití, který funguje nejlépe.
Table of Contents
Co je Databricks?
Databricks je komplexní datová platforma, která rozšiřuje Apache Spark. Byl vytvořen tvůrci Apache Spark a používán některými z největších společností, jako je HSBC, Amazon atd.
Databricks jako platforma poskytuje prostředky pro práci s Apache Spark, Delta Lake a MLFlow a pomáhá klientům čistit, ukládat, vizualizovat a používat data pro účely strojového učení.
Jedná se o software s otevřeným zdrojovým kódem, ale jako předplatitelská služba je k dispozici spravovaná možnost na bázi cloudu. Stejně jako Snowflake sleduje architekturu Lakehouse, která kombinuje výhody Data Warehouses a Data Lakes.
Čtěte také: Data Lake vs. Data Warehouse: Jaké jsou rozdíly?
Co je Snowflake?
Snowflake je cloudový systém pro ukládání dat. Funguje jako služba s platbou za použití, kde vám jsou účtovány zdroje, které používáte.
Jednou z předností Snowflake je, že účtování výpočetní techniky a úložiště jsou odděleny. To znamená, že společnosti, které vyžadují velké úložiště, ale málo výpočetní techniky, nemusí platit za výpočetní výkon, který nepotřebují.
Platforma také obsahuje vlastní SQL dotazovací stroj navržený pro nativní běh v cloudu. Snowflake běží na vrcholu populárních cloudových poskytovatelů: Google Cloud, Amazon AWS a Microsoft Azure.
Podobnosti mezi Snowflake a Databricks
Databricks i Snowflake jsou datové jezerní domy. Kombinují funkce datových skladů a datových jezer, aby poskytovaly to nejlepší z obou světů v oblasti ukládání dat a výpočetní techniky.
Oddělují možnosti úložiště a výpočetní kapacity, takže jsou nezávisle škálovatelné. Oba produkty můžete použít k vytvoření řídicích panelů pro vytváření sestav a analýzy.
Rozdíly mezi Snowflake a Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks používá dvouvrstvou architekturu. Spodní vrstva je datová rovina. Primární odpovědností této vrstvy je ukládat a zpracovávat vaše data.
Úložiště je spravováno vrstvou systému souborů Databricks, která je umístěna nad vaším cloudovým úložištěm – buď AWS S3, nebo Azure Blob Storage.
Cluster spravovaný Apache Spark zpracovává zpracování. Horní vrstva je vrstva Control Plane. Tato vrstva obsahuje konfigurační soubory pracovního prostoru a příkazy Notebooku. Architekturu Snowflake si lze představit tak, že má tři vrstvy. Na základní vrstvě je vrstva úložiště dat. Zde sídlí data.
Vrstva zpracování dotazu je prostřední vrstvou. Tato vrstva je tvořena „virtuálními sklady“. Tyto virtuální sklady jsou nezávislé výpočetní clustery různých výpočetních uzlů, které počítají dotazy.
Nejvyšší vrstvu tvoří cloudové služby. Tyto služby spravují a spojují ostatní části Snowflake. Zvládají funkce, jako je autentizace, správa infrastruktury, správa metadat a řízení přístupu. Škálovatelnost Databrick se automaticky škálují na základě zatížení přidáním dalších pracovníků do clusterů a zároveň snížením počtu pracovníků na nevyužitých clusterech. To zajišťuje, že pracovní zátěže běží rychle. Snowflake automaticky zvětšuje nebo snižuje výpočetní zdroje pro provádění různých datových úloh, jako je načítání, integrace nebo analýza dat.
Zatímco velikosti uzlů nelze změnit, velikost clusterů lze snadno změnit až na 128 uzlů.
Snowflake navíc automaticky poskytuje další výpočetní clustery, když je jeden cluster zahlcen a vyrovnává zátěž mezi dvěma clustery.
Úložiště a výpočetní zdroje se škálují nezávisle. Zabezpečení S Databricks můžete u svého poskytovatele cloudu vytvořit virtuální privátní cloud pro provoz vaší platformy Databricks. To vám umožní mít větší kontrolu a spravovat přístup od vašeho poskytovatele cloudu.
Kromě toho můžete Databricks používat ke správě veřejného přístupu ke cloudovým zdrojům prostřednictvím řízení přístupu k síti.
Pro další zabezpečení můžete také vytvářet a spravovat šifrovací klíče. Pro přístup k API můžete vytvářet, spravovat a používat osobní přístupové tokeny. Snowflake nabízí podobné nabídky zabezpečení jako Databricks. To zahrnuje správu síťového přístupu pomocí filtrů IP a seznamů blokovaných adres, nastavení časových limitů nečinných uživatelských relací, když se někdo zapomene odhlásit, používání silného šifrování (AES) s rotovanými klíči, řízení přístupu k datům a objektům na základě rolí, vícefaktorové ověřování při přihlašování a jednotné přihlášení prostřednictvím federované autentizace.StorageDatabricks ukládají data v libovolném formátu. Platforma Databricks se zaměřuje především na zpracování dat a aplikační vrstvy.
Výsledkem je, že vaše data mohou být uložena kdekoli – v cloudu nebo na místě. Snowflake ukládá data v polostrukturovaném formátu. Pro úložiště spravuje Snowflake svou datovou vrstvu a ukládá data buď do Amazon Web Services nebo Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks se integruje s nejoblíbenějšími integracemi pro získávání dat. Snowflake se také integruje s těmito populárními integracemi pro získávání dat. Sněhová vločka, která je starším nástrojem, měla historicky většinu nástrojů vytvořených pro to.
Use Cases for Databricks
Databricks jsou nejužitečnější při provádění úloh Data Science a Machine Learning, jako jsou prediktivní analýzy a doporučovací motory. Protože je rozšiřitelný a lze jej doladit, doporučuje se pro podniky, které zpracovávají větší datové zátěže. Poskytuje jednu platformu pro práci s daty, analytiky a AI.
Use Cases for Snowflake
Snowflake se nejlépe používá pro Business Intelligence. To zahrnuje použití SQL pro analýzu dat, vytváření sestav o datech a vytváření vizuálních řídicích panelů. Je to dobré pro transformaci dat. Možnosti strojového učení jsou dostupné pouze prostřednictvím dalších nástrojů, jako je Snowpark.
Závěrečná slova
Obě platformy mají své silné stránky a různé sady funkcí. Na základě tohoto průvodce by mělo být snazší vybrat platformu, která vyhovuje vaší strategii, datové zátěži, objemům a potřebám. Stejně jako většina věcí neexistuje správná nebo špatná odpověď, pouze taková, která vám nejlépe vyhovuje.
Dále se podívejte na dobré zdroje, abyste se naučili Big Data a Hadoop.