Wenn Sie sich in letzter Zeit mit Data Science beschäftigt haben, haben Sie vielleicht von Snowflake und Databricks gehört und wie sie sich vergleichen.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, was diese Tools genau sind und welche Sie verwenden sollten, dann sind Sie hier genau richtig. Dieser Artikel behandelt, was sie sind, vergleicht sie und empfiehlt jede für den Anwendungsfall, in dem sie am besten funktioniert.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Databricks?
Databricks ist eine umfassende Datenplattform, die Apache Spark erweitert. Es wurde von den Entwicklern von Apache Spark erstellt und von einigen der größten Unternehmen wie HSBC, Amazon usw. verwendet.
Als Plattform bietet Databricks die Möglichkeit, mit Apache Spark, Delta Lake und MLFlow zusammenzuarbeiten, um Kunden beim Bereinigen, Speichern, Visualisieren und Verwenden von Daten für maschinelles Lernen zu unterstützen.
Es handelt sich um Open-Source-Software, aber eine Cloud-basierte verwaltete Option ist als Abonnementdienst verfügbar. Wie Snowflake folgt es der Lakehouse-Architektur, die die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes kombiniert.
Lesen Sie auch: Data Lake vs. Data Warehouse: Was sind die Unterschiede?
Was ist Schneeflocke?
Snowflake ist ein Cloud-basiertes Data-Warehousing-System. Es wird als Pay-per-Use-Dienst ausgeführt, bei dem Ihnen die von Ihnen verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden.
Eines der Verkaufsargumente von Snowflake ist die getrennte Abrechnung von Computing und Storage. Das bedeutet, dass Unternehmen, die viel Speicher, aber wenig Rechenleistung benötigen, nicht für die Rechenleistung bezahlen müssen, die sie nicht benötigen.
Die Plattform enthält auch eine benutzerdefinierte SQL-Abfrage-Engine, die für die native Ausführung in der Cloud entwickelt wurde. Snowflake läuft auf den beliebten Cloud-Anbietern: Google Cloud, Amazon AWS und Microsoft Azure.
Ähnlichkeiten zwischen Snowflake und Databricks
Sowohl Databricks als auch Snowflake sind Data Lakehouses. Sie kombinieren die Funktionen von Data Warehouses und Data Lakes, um das Beste aus beiden Welten der Datenspeicherung und Datenverarbeitung bereitzustellen.
Sie entkoppeln ihre Speicher- und Rechenoptionen, sodass sie unabhängig skalierbar sind. Sie können beide Produkte verwenden, um Dashboards für Berichte und Analysen zu erstellen.
Unterschiede zwischen Snowflake und Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks verwendet eine zweischichtige Architektur. Die unterste Schicht ist die Datenebene. Die Hauptaufgabe dieser Schicht besteht darin, Ihre Daten zu speichern und zu verarbeiten.
Der Speicher wird von der Databricks-Dateisystemebene verwaltet, die sich auf Ihrem Cloudspeicher befindet – entweder AWS S3 oder Azure Blob Storage.
Ein von Apache Spark verwalteter Cluster übernimmt die Verarbeitung. Die oberste Ebene ist die Kontrollebenenebene. Diese Ebene enthält Arbeitsbereichskonfigurationsdateien und Notebook-Befehle. Die Architektur von Snowflake kann man sich als drei Ebenen vorstellen. An der Basisschicht befindet sich die Datenspeicherschicht. Hier befinden sich die Daten.
Die Abfrageverarbeitungsschicht ist die mittlere Schicht. Diese Schicht besteht aus „virtuellen Lagern“. Diese virtuellen Warehouses sind unabhängige Compute-Cluster verschiedener Compute-Knoten, die Abfragen berechnen.
Die oberste Schicht besteht aus Cloud Services. Diese Dienste verwalten und führen die anderen Teile von Snowflake zusammen. Sie handhaben Funktionen wie Authentifizierung, Infrastrukturverwaltung, Metadatenverwaltung und Zugriffskontrolle. Dadurch wird sichergestellt, dass Workloads schnell ausgeführt werden. Snowflake skaliert automatisch Rechenressourcen hoch oder herunter, um verschiedene Datenaufgaben wie das Laden, Integrieren oder Analysieren von Daten auszuführen.
Während Knotengrößen nicht geändert werden können, können Cluster problemlos auf bis zu 128 Knoten skaliert werden.
Darüber hinaus stellt Snowflake automatisch zusätzliche Compute-Cluster bereit, wenn ein Cluster überlastet ist, und gleicht die Last zwischen den beiden Clustern aus.
Speicher- und Rechenressourcen werden unabhängig skaliert. Sicherheit Mit Databricks können Sie mit Ihrem Cloud-Anbieter eine Virtual Private Cloud erstellen, um Ihre Databricks-Plattform auszuführen. Dies ermöglicht Ihnen eine bessere Kontrolle und Verwaltung des Zugriffs von Ihrem Cloud-Anbieter.
Darüber hinaus können Sie Databricks verwenden, um den öffentlichen Zugriff auf Cloudressourcen über die Netzwerkzugriffssteuerung zu verwalten.
Sie können auch Verschlüsselungsschlüssel für zusätzliche Sicherheit erstellen und verwalten. Für den API-Zugriff können Sie persönliche Zugriffstoken erstellen, verwalten und verwenden. Snowflake bietet ähnliche Sicherheitsangebote wie Databricks. Dazu gehören die Verwaltung des Netzwerkzugriffs über IP-Filter und Sperrlisten, das Festlegen von Zeitüberschreitungen für Benutzersitzungen im Leerlauf, wenn jemand vergisst, sich abzumelden, die Verwendung starker Verschlüsselung (AES) mit rotierten Schlüsseln, rollenbasierte Zugriffskontrolle auf Daten und Objekte, mehrstufige Authentifizierung bei der Anmeldung und Single Sign-On durch föderierte Authentifizierung.StorageDatabricks speichern Daten in jedem Format. Die Databricks-Plattform konzentriert sich hauptsächlich auf Datenverarbeitungs- und Anwendungsschichten.
Daher können sich Ihre Daten überall befinden – in der Cloud oder vor Ort. Snowflake speichert Daten in einem halbstrukturierten Format. Zur Speicherung verwaltet Snowflake seine Datenschicht und speichert die Daten entweder in Amazon Web Services oder Microsoft Azure. IntegrationenDatabricks lässt sich in die beliebtesten Integrationen für die Datenerfassung integrieren.Snowflake lässt sich auch in diese beliebten Datenerfassungsintegrationen integrieren. Für Snowflake, das ältere Tool, wurden in der Vergangenheit die meisten Tools dafür entwickelt.
Anwendungsfälle für Databricks
Databricks sind am nützlichsten bei der Durchführung von Aufgaben der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens wie Predictive Analytics und Empfehlungsmaschinen. Da es erweiterbar ist und fein abgestimmt werden kann, wird es für Unternehmen empfohlen, die größere Datenworkloads verarbeiten. Es bietet eine Plattform für den Umgang mit Daten, Analysen und KI.
Anwendungsfälle für Snowflake
Snowflake wird am besten für Business Intelligence verwendet. Dazu gehört die Verwendung von SQL für die Datenanalyse, die Berichterstellung zu den Daten und die Erstellung visueller Dashboards. Es ist gut für die Datentransformation. Machine Learning-Funktionen sind nur über zusätzliche Tools wie Snowpark verfügbar.
Letzte Worte
Beide Plattformen haben ihre Stärken und unterschiedliche Featuresets. Basierend auf diesem Leitfaden sollte es einfacher sein, eine Plattform auszuwählen, die zu Ihrer Strategie, Ihrem Daten-Workload, Ihrem Volumen und Ihren Anforderungen passt. Wie bei den meisten Dingen gibt es keine richtige oder falsche Antwort, sondern nur eine, die für Sie am besten funktioniert.
Sehen Sie sich als Nächstes gute Ressourcen zum Erlernen von Big Data und Hadoop an.