En Jämförelse Mellan Snowflake och Databricks
Har du nyligen fördjupat dig i datavetenskap? Då har du troligen stött på termerna Snowflake och Databricks och kanske undrat hur de står sig i jämförelse med varandra.
Om du känner dig osäker på exakt vad dessa verktyg är och vilket som bäst lämpar sig för dina behov, har du kommit rätt. I den här artikeln går vi igenom deras respektive funktioner, ställer dem mot varandra och ger rekommendationer om vilket verktyg som passar bäst för olika användningsområden.
Vad är Databricks?
Databricks är en avancerad dataplattfrom som bygger vidare på Apache Spark. Den utvecklades av skaparna av Apache Spark och används av flera ledande företag, som HSBC och Amazon.
Som plattform erbjuder Databricks en miljö för att arbeta med Apache Spark, Delta Lake och MLFlow. Detta underlättar rensning, lagring, visualisering och användning av data i maskininlärningssyfte.
Databricks är tillgänglig som öppen källkod, men det finns även en molnbaserad version som en prenumerationstjänst. Precis som Snowflake, använder Databricks en så kallad lakehouse-arkitektur, som kombinerar fördelarna med data warehouses och data lakes.
Läs också: Data Lake vs. Data Warehouse: Vad är skillnaderna?
Vad är Snowflake?
Snowflake är ett molnbaserat system för datalagring. Det fungerar som en ”pay-per-use”-tjänst där du debiteras för de resurser du förbrukar.
En unik fördel med Snowflake är att kostnaderna för beräkning och lagring är separata. Detta innebär att företag som behöver stor lagringskapacitet men mindre beräkningskraft inte behöver betala för onödig datorkraft.
Plattformen inkluderar även en specialanpassad SQL-frågemotor som är designad för att köras direkt i molnet. Snowflake är kompatibel med de ledande molnleverantörerna: Google Cloud, Amazon AWS och Microsoft Azure.
Likheter Mellan Snowflake och Databricks
Både Databricks och Snowflake är data lakehouses. De förenar funktionerna hos datalager och datasjöar och erbjuder därmed det bästa av två världar inom datalagring och databearbetning.
Båda plattformarna har separata lagrings- och beräkningsalternativ, vilket gör dem oberoende skalbara. Du kan använda båda produkterna för att skapa instrumentpaneler för rapportering och analys.
Skillnader Mellan Snowflake och Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
| Arkitektur | Databricks använder en tvålagersarkitektur. Det nedersta lagret är dataplanet, som hanterar lagring och bearbetning. Lagringen hanteras av Databricks filsystemlager, som bygger på molnlagring som AWS S3 eller Azure Blob Storage. Bearbetningen utförs av ett kluster som hanteras av Apache Spark. Det övre lagret är kontrollplanet, där arbetsytekonfigurationer och notebook-kommandon hanteras. | Snowflakes arkitektur består av tre lager. Det nedersta lagret är datalagringslagret, där all data finns. Frågebehandlingslagret är det mittersta och består av ”virtuella lager”, oberoende beräkningskluster med noder som behandlar frågor. Det översta lagret är molntjänsterna som hanterar och samordnar alla delar av Snowflake, inklusive autentisering, infrastruktur, metadatahantering och åtkomstkontroll. |
| Skalbarhet | Databricks skalar automatiskt baserat på belastning genom att lägga till fler arbetare i kluster vid behov och minska antalet i underutnyttjade kluster. Detta säkerställer snabb bearbetning. | Snowflake skalar upp eller ner beräkningsresurser automatiskt för olika datahanteringsuppgifter som inläsning, integrering och analys. Kluster kan enkelt ändras i storlek, upp till 128 noder. Snowflake kan också tillhandahålla ytterligare beräkningskluster vid hög belastning och fördela belastningen mellan klustren. Lagring och beräkningsresurser skalas oberoende av varandra. |
| Säkerhet | Med Databricks kan du skapa ett virtuellt privat moln i din molnleverantör för att köra din plattform. Det ger dig ökad kontroll och hantering av åtkomst från din molnleverantör. Du kan hantera offentlig åtkomst till molnresurser med nätverksåtkomstkontroll, skapa och hantera krypteringsnycklar för ökad säkerhet samt hantera API-åtkomst via personliga åtkomsttoken. | Snowflake erbjuder liknande säkerhetslösningar som Databricks, inklusive nätverksåtkomsthantering med IP-filter och blocklistor, inställning av tidsgränser för inaktiva användarsessioner, stark kryptering (AES) med roterade nycklar, rollbaserad åtkomstkontroll, multifaktorautentisering och enkel inloggning via federerad autentisering. |
| Lagring | Databricks lagrar data i valfritt format. Plattformen fokuserar mest på databearbetning och applikationslager, vilket gör att data kan finnas var som helst, i molnet eller lokalt. | Snowflake lagrar data i ett semistrukturerat format. Snowflake hanterar sitt datalager och lagrar data antingen på Amazon Web Services eller Microsoft Azure. |
| Integrationer | Databricks integreras med de vanligaste verktygen för datainhämtning. | Snowflake integreras också med de populära verktygen för datainhämtning. Snowflake, som är det äldre verktyget, har historiskt haft flest verktyg utvecklade för sin plattform. |
Användningsområden för Databricks
Databricks är mest fördelaktigt för datavetenskap och maskininlärningsuppgifter, som prediktiv analys och rekommendationssystem. Plattformens flexibilitet och anpassningsbarhet gör den idealisk för företag som hanterar stora datamängder. Den erbjuder en helhetslösning för datahantering, analys och AI.
Användningsområden för Snowflake
Snowflake är bäst lämpat för Business Intelligence, inklusive SQL-baserad dataanalys, rapportering och skapande av visuella instrumentpaneler. Det är även bra för datatransformation. Maskininlärningsfunktioner är endast tillgängliga via ytterligare verktyg som Snowpark.
Slutsats
Båda plattformarna har sina styrkor och unika egenskaper. Med denna guide hoppas vi att det blir lättare för dig att välja en plattform som matchar din strategi, databelastning, datavolymer och specifika behov. Det finns inget rätt eller fel svar, utan endast ett som passar dig bäst.
Utforska gärna ytterligare resurser för att lära dig mer om Big Data och Hadoop.