Databricks vs Snowflake：面向数据分析师和数据科学家的全面比较

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Antonio Di Nicola

Updated on 2023/7/24

随着数据的重要性和复杂性不断增长，数据分析师和数据科学家需要利用最适合的工具来获取有价值的洞察力。在这个全面的比较中，我们将探讨两个最受欢迎的数据平台：Databricks和Snowflake。我们将研究它们的特点、优点和缺点，帮助您对选择适合您需求的正确工具做出明智的决策。此外，我们还将包含相关的内部链接，以提供更多资源和背景。

概览

Databricks (opens in a new tab)是一个基于云的平台，为大数据处理、机器学习和人工智能应用提供统一的分析工作区。它建立在流行的Apache Spark框架之上，使用户能够高效地扩展其数据处理和分析任务。

另一方面，Snowflake (opens in a new tab)是一个基于云的数据仓库解决方案，专注于结构化和半结构化数据的存储、管理和分析。它旨在支持大规模并行处理（MPP），实现快速查询和分析数据。

主要特点

Databricks

1. 统一分析平台：Databricks在一个平台上结合了数据工程、数据科学和人工智能的能力，实现不同团队和角色之间的协作。
2. Apache Spark：作为基于Spark的平台，Databricks提供了强大的性能和可扩展性，用于大数据处理和机器学习工作负载。
3. 交互式工作区：Databricks提供一个交互式工作区，支持多种语言，包括Python、R、Scala和SQL。它还具有内置的Jupyter Notebook (opens in a new tab)集成功能。
4. MLflow：Databricks包括MLflow，一个用于管理端到端机器学习生命周期的开源平台，简化模型开发和部署。
5. Delta Lake：Delta Lake是一个开源存储层，为数据湖提供ACID事务和其他数据可靠性功能，提高数据质量和一致性。

Snowflake

1. 云数据仓库：Snowflake的主要关注点是提供一个可扩展且易于使用的基于云的数据仓库解决方案。
2. 独特架构：Snowflake的架构将存储、计算和云服务分离开来，实现独立的扩展和成本优化。
3. 支持结构化和半结构化数据：Snowflake可以处理结构化和半结构化数据，如JSON、Avro、Parquet和XML。
4. 数据共享和集成：Snowflake提供本地数据共享功能，简化组织之间的数据协作。它还提供了多种数据集成工具 (opens in a new tab)，以简化数据摄入和处理过程。
5. 安全性和合规性：Snowflake非常重视安全性和合规性，提供加密、基于角色的访问控制和支持各种合规标准的功能。

性能、可扩展性和成本比较

性能

Databricks基于Apache Spark构建，针对高性能的数据处理和机器学习任务进行了优化。相比之下，Snowflake专注于数据仓库，可以快速执行查询和分析。然而，在机器学习和人工智能工作负载方面，Databricks具有明显的优势。

可扩展性

Databricks和Snowflake都设计成可以根据数据需求进行扩展。Databricks利用Spark的能力处理大数据处理，而Snowflake的独特架构使存储和计算资源可以独立扩展。这种灵活性使组织可以根据特定的要求和预算限制来定制基础架构。

成本

Databricks和Snowflake都提供按使用量付费的定价模型，这意味着您只需要支付实际使用的资源。但是，它们的定价结构在一些关键方面存在差异。Databricks根据虚拟机实例、数据存储和数据传输收费，而Snowflake的定价取决于存储数据的容量、计算资源的数量（也称为“数据仓库”）以及摄入的数据量。

评估组织的数据处理和存储需求，以确定哪个平台提供最具成本效益的解决方案非常重要。请记住，成本优化通常取决于有效的资源管理和利用自动缩放和自动暂停等功能。

集成和生态系统

Databricks和Snowflake都与流行的数据源、工具和平台提供广泛的集成选项。

• Databricks与Hadoop等大数据处理工具无缝集成，还与Amazon S3、Azure Blob Storage和Google Cloud Storage等数据存储服务配套使用。此外，它支持流行的数据可视化工具，如Tableau和Power BI。

• Snowflake作为数据仓库解决方案，为数据摄入和ETL过程提供了众多的连接器和集成选项，包括Fivetran、Matillion和Talend等流行工具。它还支持与Looker、Tableau和Power BI等商业智能平台的集成。

就整体生态系统而言，Databricks更注重Apache Spark社区，而Snowflake更针对数据仓库和分析领域。根据组织的具体需求，其中一个平台可能会为您的用例提供更好的支持和资源。

顺便说一下，如何使用PyGWalker在Snowflake/Databricks中可视化探索数据？

如果您正在寻找一个强大的可视化工具，考虑一下pygwalker，这是一个创新的Python库，可以将数据帧转化为类似Tableau的可视化应用程序。值得注意的是，pygwalker可以将其查询委托给外部引擎，如Snowflake。这种协同作用使用户可以利用Snowflake的计算能力，同时提供出色的可视化效果，实现了两全其美的效果。深入研究pygwalker，提升数据可视化水平。

请访问pygwalker的github (opens in a new tab)获取更多详细信息。

结论

Databricks和Snowflake都是功能强大的平台，旨在解决数据处理和分析的不同方面。Databricks在大数据处理、机器学习和人工智能工作负载方面表现出色，而Snowflake在数据仓库、存储和分析方面表现出色。为了选择适合您组织的最佳平台，必须考虑到您的具体要求、预算和集成需求。