譯者 | 李睿

審校 | 重樓

在當今的大數據和云計算分析領域，Snowflake和Databricks這兩個平臺脫穎而出。這兩種解決方案都為管理數據提供了強大的工具，但各自具有不同的架構、用例和優勢。本文將詳細比較Snowflake和Databricks，并幫助組織根據自身需求和標準選擇合適的解決方案。

Snowflake和Databricks概述

什么是Snowflake？

Snowflake是一個基于云計算的數據倉庫平臺，專為數據存儲、查詢處理和分析而設計。它以其完全托管的服務而聞名，該服務提供可擴展性、高性能和易用性，而不需要大量的基礎設施管理。Snowflake提供了諸如多集群共享數據架構、彈性擴展以及與主流數據工具的無縫集成等功能。

Snowflake的關鍵特性：

• 具有彈性的可擴展性：根據工作負載需求向上或向下擴展。
• 存儲和計算分離：允許靈活的資源分配。
• 基于SQL的界面：便于數據分析師使用。
• 支持結構化和半結構化數據：JSON、Parquet和Avro。
• 安全性和合規性：包括基于角色的訪問、加密和認證。

什么是Databricks？

Databricks是一個建立在Apache Spark之上的統一分析平臺，提供端到端的數據處理功能，包括ETL（提取、轉換、加載）、機器學習和高級分析。Databricks是數據工程和數據科學工作流程的理想選擇，它為數據科學家、工程師和分析師提供了一個協作環境。

Databricks的關鍵特性：

• 基于Apache Spark：實現高速數據處理和分析。
• 統一工作空間：結合數據工程、數據科學和業務分析。
• Delta Lake：支持ACID事務，以實現可靠和可擴展的數據湖。
• 機器學習集成：與MLlib、TensorFlow和PyTorch等機器學習框架的預構建集成。
• Notebook界面：支持與Notebook進行交互式分析，以實現協作工作流程。

Snowflake和Databricks的主要區別

1.架構及用途

• Snowflake主要是一種數據倉庫解決方案。其架構將計算和存儲分離，允許獨立擴展，這使得其適合基于SQL的分析和商業智能用例。
• Databricks圍繞Apache Spark構建，旨在實現數據工程、數據科學和流分析。它為ETL、機器學習和交互式分析提供了一個統一的平臺。

2.數據處理和用例

• Snowflake是結構化和半結構化數據處理的理想選擇，支持涉及復雜查詢和分析的工作負載。它是使用基于SQL的商業智能（BI）工具的業務用戶和分析師的首選平臺。
• 另一方面，Databricks擅長于非結構化和實時數據處理。它更適合機器學習工作流程、大數據轉換和涉及數據湖的用例。

3.可擴展性和性能

• Snowflake自動獨立擴展計算和存儲。這便于為大規模數據倉庫工作負載優化資源和成本。
• Databricks通過Spark集群提供可擴展性。該系統可以處理龐大的數據集和復雜的ETL管道，非常適合大規模數據工程和實時分析。

4.機器學習與數據科學

• Snowflake通過與第三方工具（例如Datarrobot和AWS SageMaker）集成來支持機器學習，但與Databricks相比，其功能有限。
• Databricks提供內置的協作Notebook環境，支持主流的機器學習庫。對于希望構建和部署機器學習模型的團隊來說，這是一個很好的選擇。

5.易用性

• Snowflake更容易設置和使用，特別是對于熟悉SQL的分析師和業務用戶。該平臺抽象化了大量基礎設施管理的復雜性。
• Databricks需要對Spark和分布式計算有更深入的了解，這可能會使沒有這些技術經驗的數據科學家和工程師的學習曲線更加陡峭。

6.成本結構

• Snowflake采用基于消費的定價模式，用戶分別支付存儲和計算費用，從而實現靈活和可預測的成本。
• Databricks提供多種定價模式，包括交互式集群的按需付費和專用集群的保留定價。成本可能因Spark集群的大小和工作負載的持續時間而異。

在Snowflake和Databricks之間如何選擇

在Snowflake和Databricks之間進行選擇時，重要的是要評估組織的具體需求。以下是可以幫助做出正確的決定的一些標準：

1.工作負載的性質

• 如果組織主要關注商業智能、報告和基于SQL的分析，那么Snowflake可能是更好的選擇。它針對在結構化數據上運行的分析查詢進行了優化，開銷最小。
• 如果需要執行數據工程、機器學習或處理實時流數據，Databricks更合適，這要歸功于其Apache Spark基礎和對高級數據科學工作負載的支持。

2.用戶技能集

• Snowflake非常適合具有SQL背景的用戶和能夠通過更傳統的數據倉庫界面輕松處理數據的團隊。
• Databricks更適合擁有數據科學家和工程師的組織，他們擁有分布式計算、Python或Scala方面的經驗，并且能夠在基于Notebook的環境中舒適地工作。

3.數據的復雜性

• 對于結構化和半結構化數據，Snowflake提供了一個易于使用且可擴展的解決方案，可以與Tableau和Power BI等商業智能工具很好地集成。
• 對于非結構化數據或需要復雜數據轉換的場景，Databricks提供了更大的靈活性和更多種數據格式的工作能力。

4.機器學習與人工智能

• 如果機器學習和人工智能是業務的核心，那么Databricks提供了更全面的解決方案，因為它與機器學習庫原生集成，并支持協作、互動分析。
• 如果機器學習只占組織工作負載的一小部分，而主要需要一個強大的數據倉庫，那么Snowflake與外部機器學習工具的集成可能就足夠了。

5.成本考慮

• Snowflake為數據倉庫工作負載提供了更好的成本可預測性。如果組織的工作負載主要由定期分析查詢組成，則可以通過利用Snowflake的多集群擴展和掛起/恢復功能來控制成本。
• 如果集群連續運行ETL或機器學習任務，Databricks可能具有不可預測的成本。但是，它為高吞吐量處理提供了靈活性，這對于某些類型的數據工程工作負載可能更具成本效益。

結論

Snowflake和Databricks都是強大的基于云計算的平臺，各自具有獨特的優勢。Snowflake更適合那些需要高性能數據倉庫的用戶，這些數據倉庫可以輕松地與傳統的商業智能工具集成，而Databricks則是數據工程、數據科學和機器學習工作流的統一平臺。

最終，在Snowflake和Databricks之間的選擇取決于組織的具體需求，包括工作負載的性質、團隊的專業知識、正在處理的數據類型以及預算限制。許多組織甚至同時使用這兩個平臺，利用它們的優勢來解決數據分析和處理需求的不同方面。

組織需要仔細考慮其用例，評估團隊的技能集，并確定數據復雜性需求，以選擇可為組織的業務提供最大價值的平臺。

原文標題：Snowflake vs. Databricks: How to Choose the Right Data Platform，作者：Rambabu Bandam