DataBricks vs. Snowflake: ¿la mejor opción en 2023?
By
Anesu Kafesu
Si ha incursionado en la ciencia de datos en los últimos tiempos, es posible que haya oído hablar de Snowflake y Databricks y cómo se comparan entre sí.
Si no está seguro de qué son exactamente estas herramientas y cuál debe usar, entonces está en el lugar correcto. Este artículo cubrirá cuáles son, los comparará y recomendará cada uno para el caso de uso que mejor funcione.
¿Qué es un ladrillo de datos?
Databricks es un dato completo platformulario que extiende Apache Spark. fue createDiseñado por los creadores de Apache Spark y utilizado por algunas de las empresas más importantes como HSBC, Amazon, etc.
Como platformulario, Databricks proporciona un medio para trabajar con Apache Spark, Delta Lake y MLFlow para ayudar a los clientes a limpiar, almacenar, visualizar y utilizar datos para máquina de aprendizaje propósitos.
Es un software de código abierto, pero una opción administrada basada en la nube está disponible como servicio de suscripción. Al igual que Snowflake, sigue la arquitectura de la casa del lago que combina los beneficios de los almacenes de datos y los lagos de datos.
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¿Qué es el copo de nieve?
Copo de nieve es un sistema de almacenamiento de datos basado en la nube. Se ejecuta como un servicio de pago por uso en el que se le factura por los recursos que utiliza.
Uno de los puntos de venta de Snowflake es que la facturación de la informática y el almacenamiento están separadas.ated. Esto significa que las empresas que requieren mucho almacenamiento pero poca informática no tienen que pagar por la potencia informática que no necesitan.
La platEl formulario también incluye un personalizado. SQL Motor de consultas diseñado para ejecutarse de forma nativa en la nube. Snowflake se ejecuta sobre los proveedores de nube más populares: Google Cloud, Amazon AWS y Microsoft Azure.
Similitudes entre Snowflake y Databricks
Tanto Databricks como Snowflake son lagos de datos. Combinan las características de los almacenes de datos y los lagos de datos para brindar lo mejor de ambos mundos en el almacenamiento de datos y la computación.
Desacoplan sus opciones de almacenamiento y computación, por lo que son escalables de forma independiente. Puedes utilizar ambos productos para crear.ate Paneles de control para informes y análisis.
Diferencias entre Snowflake y Databricks
| Aspecto | Databricks | Copo de nieve |
| Arquitectura | Databricks utiliza una arquitectura de dos capas. La capa inferior es el plano de datos. La responsabilidad principal de esta capa es almacenar y process tu información. El almacenamiento es manejado por la capa del sistema de archivos de Databricks que se encuentra en la parte superior de su almacenamiento en la nube– ya sea AWS S3 o Azure Almacenamiento de blobs. Un clúster administrado por Apache Spark maneja el processEn g. La capa superior es la capa del Plano de control. Esta capa contiene archivos de configuración del espacio de trabajo y comandos de Notebook. | Se puede pensar que la arquitectura de Snowflake tiene tres capas. En la capa base se encuentra la capa de almacenamiento de datos. Aquí es donde residen los datos. La consulta Processing Layer es la capa intermedia. Esta capa está formada por “almacenes virtuales”. Estos almacenes virtuales son clústeres informáticos independientes de diferentes nodos informáticos que calculan consultas. La capa superior se compone de servicios en la nube. Estos servicios administran y reúnen las otras partes de Snowflake. Manejan funciones como autenticación, gestión de infraestructura, gestión de metadatos y control de acceso. |
| Escalabilidad | Escala de ladrillos de datos automáticaally basado en la carga agregando más trabajadores en los clústeres y reduciendo al mismo tiempo los trabajadores en los clústeres subutilizados. Esto garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten rápidamente. | Copo de nieve automáticoally aumenta o reduce los recursos informáticos para realizar diferentes tareas de datos, como cargar, integrar o analizar datos. Si bien los tamaños de los nodos no se pueden cambiar, los clústeres se pueden cambiar fácilmente hasta 128 nodos. Además, Snowflake automáticoally proporciona clústeres de computación adicionales cuando un clúster está abrumado y equilibra la carga entre los dos clústeres. Los recursos informáticos y de almacenamiento se escalan de forma independiente. |
| Seguridad | Con Databricks, puedes crearate un privado virtualate Nube con su proveedor de nube para ejecutar sus Databricks platforma. Esto le permite tener más control y administrar el acceso desde su proveedor de Nube. Además, puede usar Databricks para administrar el acceso público a los recursos de la nube a través de control de acceso a la red. También puedes crearate y gestionar encryption llaves para mayor seguridad. Para acceder a la API, puede crearate, administrar y utilizar tokens de acceso personal. | Snowflake ofrece ofertas de seguridad similares a las de Databricks. Esto incluye administrar el acceso a la red a través de filtros de IP y listas de bloqueo, establecer tiempos de espera de sesión de usuario inactivo para cuando alguien se olvide de cerrar sesión, usar fuertes encryption (AES) con podredumbreateclaves d, control de acceso basado en roles a datos y objetos, autenticación de múltiples factores al iniciar sesión y al iniciar sesión única a través de federated autenticación. |
| Almacenamiento | Los databricks almacenan datos en cualquier formato. Los ladrillos de datos platEl formulario se centra principalmente en los datos. processcapas de ing y aplicación. Como resultado, sus datos pueden residir en cualquier lugar: en la nube o en las instalaciones. | Snowflake almacena datos en un formato semiestructurado. Para el almacenamiento, Snowflake administra su capa de datos y almacena los datos en Amazon Web Services o Microsoft Azure. |
| Integraciones | Integración de ladrillos de datosates con las integraciones más populares para la adquisición de datos. | El copo de nieve también se integraates con estas integraciones populares de adquisición de datos. Snowflake, al ser la herramienta más antigua, tiene características históricas.ally tenía la mayoría de las herramientas construidas para ello. |
Casos de uso para databricks
Los databricks son más útiles cuando se realizan Data science y Tareas de aprendizaje automático, como análisis predictivos y motores de recomendación. Debido a que es extensible y se puede ajustar, se recomienda para empresas que manejan cargas de trabajo de datos más grandes. Proporciona uno platformulario para manejar datos, análisis e inteligencia artificial.
Casos de uso para copo de nieve
Copo de nieve se utiliza mejor para Inteligencia empresarial. Esto incluye el uso de SQL para el análisis de datos, la generación de informes sobre los datos y la creación de paneles visuales. Es bueno para la transformación de datos. Las capacidades de Machine Learning solo están disponibles a través de herramientas adicionales como Snowpark.
Palabras finales
Ambos platLos formularios tienen sus puntos fuertes y diferentes conjuntos de características. Según esta guía, debería ser más fácil elegir un platforma que se adapta a tu stratetecnología, carga de trabajo de datos, volúmenes y necesidades. Como la mayoría de las cosas, no existe una respuesta correcta o incorrecta, solo la que funcione mejor para usted.
A continuación, echa un vistazo a la buena recursos para aprender Big Data y Hadoop.
