数据科学工具：深入比较 Snowflake 与 Databricks
如果您最近涉足数据科学领域，那么您可能已经听说过 Snowflake 和 Databricks 这两个名字，以及关于它们之间比较的讨论。
如果您不确定这些工具各自的用途，或者应该选择哪一个，那么这篇文章正是为您准备的。 我们将详细介绍它们的功能，进行全面的对比，并针对不同的使用场景提出建议。
什么是 Databricks？
Databricks 是一个基于 Apache Spark 的综合性数据平台。 它由 Apache Spark 的创始人创建，并被包括汇丰银行和亚马逊在内的多家大型企业广泛采用。
作为一个平台，Databricks 整合了 Apache Spark、Delta Lake 和 MLflow，以帮助用户完成数据清洗、存储、可视化以及机器学习应用等任务。
虽然它是开源软件，但其云托管版本以订阅服务形式提供。 与 Snowflake 类似，Databricks 采用 Lakehouse 架构，融合了数据仓库和数据湖的优点。
拓展阅读：数据湖与数据仓库：它们之间有什么区别？
什么是 Snowflake？
Snowflake 是一种基于云的数据仓库系统，采用按需付费的模式，用户只需为实际使用的资源付费。
Snowflake 的一个关键优势是其计算和存储资源的独立计费方式。 这意味着，对于那些存储需求高但计算需求低的企业，无需为不需要的计算能力付费。
该平台还配备了一个专门为云环境设计的定制 SQL 查询引擎。 Snowflake 可以部署在多个主流云平台之上，包括 Google Cloud、Amazon AWS 和 Microsoft Azure。
Snowflake 和 Databricks 的相似之处
Databricks 和 Snowflake 都是 Lakehouse 架构的代表。 它们结合了数据仓库和数据湖的优势，在数据存储和计算方面提供了灵活的选择。
它们都采用了存储和计算分离的架构，可以独立地进行扩展。 此外，两者都支持创建用于报告和分析的数据仪表板。
Snowflake 和 Databricks 的区别
| 方面 | Databricks | Snowflake |
| 架构 | Databricks 采用双层架构。 底层是数据平面，负责数据的存储和处理。存储基于 Databricks 文件系统，该系统构建在云存储（AWS S3 或 Azure Blob 存储）之上。 数据处理由 Apache Spark 管理的集群负责。 顶层是控制平面，包含工作区配置和 Notebook 命令。 | Snowflake 的架构可以视为三层。 基础层是数据存储层，用于存储数据。中间层是查询处理层，由“虚拟仓库”组成，这些仓库是独立的计算集群，用于执行查询。 顶层是云服务层，负责管理 Snowflake 的其他组件，处理身份验证、基础设施管理、元数据管理和访问控制等功能。 |
| 可扩展性 | Databricks 可以根据负载自动扩展，通过增加集群中的工作节点或减少闲置集群的工作节点来优化性能。 这确保了工作负载的快速执行。 | Snowflake 可以自动扩展或缩减计算资源，以适应不同的数据任务，如加载、集成或分析数据。 虽然节点大小不可更改，但可以轻松调整集群大小，最大可达 128 个节点。 当一个集群负载过重时，Snowflake 会自动配置额外的计算集群，并在集群之间进行负载均衡。 存储和计算资源可以独立扩展。 |
| 安全性 | 使用 Databricks，您可以与云服务提供商一起创建虚拟私有云，以运行 Databricks 平台。 这使您可以更好地控制和管理来自云提供商的访问权限。 此外，Databricks 允许使用网络访问控制来管理对云资源的公共访问，并支持创建和管理加密密钥，以增强安全性。 对于 API 访问，您可以创建、管理和使用个人访问令牌。 | Snowflake 提供了与 Databricks 类似的安全功能，包括通过 IP 过滤器和黑名单管理网络访问，为未注销用户设置空闲会话超时，使用具有轮换密钥的强加密（AES），基于角色的数据和对象访问控制，以及通过联合身份验证进行单点登录时的多因素身份验证。 |
| 存储 | Databricks 可以存储任何格式的数据。 Databricks 平台主要专注于数据处理和应用层面，因此数据可以存储在任何位置，包括云端或本地。 | Snowflake 以半结构化格式存储数据。 Snowflake 管理其数据层，并将数据存储在 Amazon Web Services 或 Microsoft Azure 中。 |
| 集成 | Databricks 集成了最流行的数据采集工具。 | Snowflake 也集成了这些流行的数据采集工具。 作为较早的工具，Snowflake 拥有更多为其量身定制的工具。 |
Databricks 的使用场景
Databricks 在执行数据科学和机器学习任务时表现出色，例如预测分析和推荐引擎。 由于其可扩展性和高度可调性，Databricks 非常适合处理大型数据工作负载的企业，为数据处理、分析和人工智能提供了一个强大的平台。
Snowflake 的使用场景
Snowflake 最适合用于商业智能，包括使用 SQL 进行数据分析、生成报告和创建可视化仪表板。 它非常适合数据转换。 机器学习功能主要通过 Snowpark 等附加工具获得。
总结
这两个平台各有优势和独特的功能集。 本指南旨在帮助您根据自身的策略、数据负载、容量和需求，更轻松地选择合适的平台。 正如大多数情况一样，没有绝对正确或错误的答案，只有最适合您的选择。
接下来，您可以深入了解 学习大数据和 Hadoop 的优秀资源。