译者 | 李睿
审校 | 重楼
在当今的大数据和云计算分析领域，Snowflake和Databricks这两个平台脱颖而出。这两种解决方案都为管理数据提供了强大的工具，但各自具有不同的架构、用例和优势。本文将详细比较Snowflake和Databricks，并帮助组织根据自身需求和标准选择合适的解决方案。
Snowflake和Databricks概述
什么是Snowflake？
Snowflake是一个基于云计算的数据仓库平台，专为数据存储、查询处理和分析而设计。它以其完全托管的服务而闻名，该服务提供可扩展性、高性能和易用性，而不需要大量的基础设施管理。Snowflake提供了诸如多集群共享数据架构、弹性扩展以及与主流数据工具的无缝集成等功能。
Snowflake的关键特性：
- 具有弹性的可扩展性：根据工作负载需求向上或向下扩展。
- 存储和计算分离：允许灵活的资源分配。
- 基于SQL的界面：便于数据分析师使用。
- 支持结构化和半结构化数据：JSON、Parquet和Avro。
- 安全性和合规性：包括基于角色的访问、加密和认证。
什么是Databricks？
Databricks是一个建立在Apache Spark之上的统一分析平台，提供端到端的数据处理功能，包括ETL（提取、转换、加载）、机器学习和高级分析。Databricks是数据工程和数据科学工作流程的理想选择，它为数据科学家、工程师和分析师提供了一个协作环境。
Databricks的关键特性：
- 基于Apache Spark：实现高速数据处理和分析。
- 统一工作空间：结合数据工程、数据科学和业务分析。
- Delta Lake：支持ACID事务，以实现可靠和可扩展的数据湖。
- 机器学习集成：与MLlib、TensorFlow和PyTorch等机器学习框架的预构建集成。
- Notebook界面：支持与Notebook进行交互式分析，以实现协作工作流程。
Snowflake和Databricks的主要区别
特性 | Snowflake | Databricks |
主要用例 | 数据仓库，基于SQL的分析 | 数据工程、数据科学、机器学习 |
架构 | 存储与计算分离 | 基于Apache Spark |
数据处理 | 结构化和半结构化 | 结构化、半结构化和非结构化 |
可扩展性 | 独立计算和存储扩展 | 通过Spark集群实现高可扩展性 |
机器学习 | 集成外部工具 | 原生机器学习支持，协作Notebook |
易用性 | SQL用户易于设置 | 需要Spark知识，学习曲线比较陡峭 |
成本结构 | 存储和计算的基于消费的定价 | 集群的即用即付或保留定价 |
1.架构及用途
- Snowflake主要是一种数据仓库解决方案。其架构将计算和存储分离，允许独立扩展，这使得其适合基于SQL的分析和商业智能用例。
- Databricks围绕Apache Spark构建，旨在实现数据工程、数据科学和流分析。它为ETL、机器学习和交互式分析提供了一个统一的平台。
2.数据处理和用例
- Snowflake是结构化和半结构化数据处理的理想选择，支持涉及复杂查询和分析的工作负载。它是使用基于SQL的商业智能（BI）工具的业务用户和分析师的首选平台。
- 另一方面，Databricks擅长于非结构化和实时数据处理。它更适合机器学习工作流程、大数据转换和涉及数据湖的用例。
3.可扩展性和性能
- Snowflake自动独立扩展计算和存储。这便于为大规模数据仓库工作负载优化资源和成本。
- Databricks通过Spark集群提供可扩展性。该系统可以处理庞大的数据集和复杂的ETL管道，非常适合大规模数据工程和实时分析。
4.机器学习与数据科学
- Snowflake通过与第三方工具（例如Datarrobot和AWS SageMaker）集成来支持机器学习，但与Databricks相比，其功能有限。
- Databricks提供内置的协作Notebook环境，支持主流的机器学习库。对于希望构建和部署机器学习模型的团队来说，这是一个很好的选择。
5.易用性
- Snowflake更容易设置和使用，特别是对于熟悉SQL的分析师和业务用户。该平台抽象化了大量基础设施管理的复杂性。
- Databricks需要对Spark和分布式计算有更深入的了解，这可能会使没有这些技术经验的数据科学家和工程师的学习曲线更加陡峭。
6.成本结构
- Snowflake采用基于消费的定价模式，用户分别支付存储和计算费用，从而实现灵活和可预测的成本。
- Databricks提供多种定价模式，包括交互式集群的按需付费和专用集群的保留定价。成本可能因Spark集群的大小和工作负载的持续时间而异。
在Snowflake和Databricks之间如何选择
在Snowflake和Databricks之间进行选择时，重要的是要评估组织的具体需求。以下是可以帮助做出正确的决定的一些标准：
1.工作负载的性质
- 如果组织主要关注商业智能、报告和基于SQL的分析，那么Snowflake可能是更好的选择。它针对在结构化数据上运行的分析查询进行了优化，开销最小。
- 如果需要执行数据工程、机器学习或处理实时流数据，Databricks更合适，这要归功于其Apache Spark基础和对高级数据科学工作负载的支持。
2.用户技能集
- Snowflake非常适合具有SQL背景的用户和能够通过更传统的数据仓库界面轻松处理数据的团队。
- Databricks更适合拥有数据科学家和工程师的组织，他们拥有分布式计算、Python或Scala方面的经验，并且能够在基于Notebook的环境中舒适地工作。
3.数据的复杂性
- 对于结构化和半结构化数据，Snowflake提供了一个易于使用且可扩展的解决方案，可以与Tableau和Power BI等商业智能工具很好地集成。
- 对于非结构化数据或需要复杂数据转换的场景，Databricks提供了更大的灵活性和更多种数据格式的工作能力。
4.机器学习与人工智能
- 如果机器学习和人工智能是业务的核心，那么Databricks提供了更全面的解决方案，因为它与机器学习库原生集成，并支持协作、互动分析。
- 如果机器学习只占组织工作负载的一小部分，而主要需要一个强大的数据仓库，那么Snowflake与外部机器学习工具的集成可能就足够了。
5.成本考虑
- Snowflake为数据仓库工作负载提供了更好的成本可预测性。如果组织的工作负载主要由定期分析查询组成，则可以通过利用Snowflake的多集群扩展和挂起/恢复功能来控制成本。
- 如果集群连续运行ETL或机器学习任务，Databricks可能具有不可预测的成本。但是，它为高吞吐量处理提供了灵活性，这对于某些类型的数据工程工作负载可能更具成本效益。
结论
Snowflake和Databricks都是强大的基于云计算的平台，各自具有独特的优势。Snowflake更适合那些需要高性能数据仓库的用户，这些数据仓库可以轻松地与传统的商业智能工具集成，而Databricks则是数据工程、数据科学和机器学习工作流的统一平台。
最终，在Snowflake和Databricks之间的选择取决于组织的具体需求，包括工作负载的性质、团队的专业知识、正在处理的数据类型以及预算限制。许多组织甚至同时使用这两个平台，利用它们的优势来解决数据分析和处理需求的不同方面。
组织需要仔细考虑其用例，评估团队的技能集，并确定数据复杂性需求，以选择可为组织的业务提供最大价值的平台。
原文标题：Snowflake vs. Databricks: How to Choose the Right Data Platform，作者：Rambabu Bandam
