Databricks与Snowflake或许有哪些差别？

名曰模拟缓冲器上，因此Snowflake的谷仓技术并不需要便利浏览缓冲器并不四通八达地用到SQL顺利完成加速检索。

2.Databricks

同属于SaaS方案且并不需要跑完在AWS、GCP和Azure的Databricks，却在管理模式上完全完全相同。它叫作Spark，是一种围绕着单个结点或战斗群所协作的、可以被重新部署在网路的多自然语言涡轮。Databricks可以调试在压制多全面性和原始数据多全面性均。其里面，原始数据多全面性有数了待处理过程的所有原始数据，而压制多全面性有数了由Databricks监管的所有后后端咨询服务。与Snowflake多种不同，Databricks也是无客户后端的，因此并不需要默许正因如此无限的并发劝告。

总的说来，Databricks管理模式涵盖了如下两大接口：

（1）Databricks的Delta Lake

Delta Lake是Databricks的原始数据谷仓版本。它作为一个额外的复制到系统，调试在传统文化的原始数据河之上。Delta Lake的两大是将除此以外原始数据河上的流型式和批处理过程统一起来，当做Spark计算和名曰复制到间的尾后端平原地带。Delta Lake管理模式涵盖如下三种特性的原始数据请注意：

青铜请注意：原始原始数据 白银请注意：略为做“提纯”的原始数据，但尚未准备好被用到 黄金请注意：已提纯且可以用到的原始数据

Delta在各张请注意里面所复原的所有原始数据，都可能会以parquet邮件形型式，被复原在名曰复制到里面。

（2）Databricks的Delta Engine

Delta Engine是一个与Apache Spark相适配缓冲器的小型化检索涡轮，可协助处理过程Delta Lake里面的原始数据。它通过其改进的检索简化缓冲器，针对SQL和DataFrame的管理工作载荷，减低了Delta Lake的主体合理性。由C++编写的该简化缓冲器，被策略性地放置在了执行层和名曰并不一定复制到间，当做着缓存层和执行涡轮的效用。

（3）Notebooks

Notebooks涵盖着可调试的文档、利用计算机且可描述的文本。它们可以通过基于Web的界面被采访到。借助各种Notebooks，Valve可以用到Scala、R、SQL、以及Python自然语言，以协作的方型式协作完全相同的建模。

（4）MLFlow

MLflow是由Databricks创建的另一个开源模拟缓冲器，可用于配置机缓冲器学习的周围环境，并从Spark、TensorFlow、ONNX等除此以外库里面调试的测试，以充分利用大覆盖面、合理地监管机缓冲器学习和原始数据物理等生命期。MLFlow不具备三个两大接口，分别是：实验、建模监管和建模开发设计。

五、可协作性

1.Snowflake

Snowflake不具备备用协作和备用挂起两种功用，可以在空闲和忙碌长期启停战斗群。虽然在Snowflake里面，Valve无法若有修正结点的大小，但是可以通过应用软件栏，来备用协作出有数10个谷仓。当然，在单个请注意里面每个队列的DML被上限为20个。

2.Databricks

Databricks也不具备备用协作的功用。理论上，战斗群可能会根据单个检索和浏览缓冲器并发的实际用到情况下，备用扩缩容。不过，由于Databricks主要是为原始数据物理家建筑设计的，其UI相当繁复，因此浏览缓冲器修正起来可能会略显费劲。

六、安全与检查和

无论是在Snowflake里面，还是在Databricks里面，所有静态复制到的原始数据都可能会被备用加密。它们都透过了RBAC（role-based access control，基于脚色的采访压制），都并不需要符合诸如：SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA、以及GDPR等各种法规和GMP。

不过，完全相同于Snowflake，Databricks并未复制到层，Valve并不需要用到的是诸如AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等并不一定级复制到。

七、原始数据默许

Snowflake和Databricks都默许半构件化（如：Parquet、Avro、Orc、CSV、以及JSON）和构件化的原始数据。Snowflake于2021年9同月宣布默许非构件化的原始数据。而在河仓相辅相成全面性，Databricks还可以处理过程任何一段时间特性或格型式的原始数据，其里面就涵盖了非构件化的原始数据。由于Databricks默许多种开发设计自然语言，因此它在该课题占有优势。它的Spark涡轮更加简便处理过程原始路由、ML、AI、以及与原始数据物理管理工作相关的载荷。而由于Snowflake最初是作为一种原始数据归纳应用软件被建筑设计的，因此其两大战斗能力叫作SQL。看来，SQL以处理过程原始数据转换多才多艺。当然，Snowflake在在也宣布了通过加进Snowpark来默许Python、Ja和Scala等自然语言。

八、监管

Databricks仅仅消除了大量与监管、系统设计Spark相关的基础设施管理工作，但是浏览缓冲器仅仅并不需要通过大量的手动输入，来修正战斗群大小、更加新配置、以及读取计算可选择。可见，Databricks的门槛较高，学习曲线相当陡峭。

而基于SQL的Snowflake更加为有趣，浏览缓冲器只需应用软件栏几下手柄，即可开始用到。同时，Snowflake还透过了针对并不一定、脚色、浏览缓冲器、权限、以及采访等全面性的细密压制。而Databricks除了执行原则上上作业均，也强制浏览缓冲器推行确保日志、压制作业属性、以及管理权。

九、原始数据确保

1.Snowflake

Snowflake有两个独特的功用--一段时间旅途（Time Trel）和故障安全（Fail-safe）。其里面，一段时间旅途功用是在原始数据更加新在此之后，复原原始数据的状况。；也，一段时间旅途都有1天之内，但是民营企业客户则可以指定最多90天的一段代人。该功用可被应用到原始数据请注意、方型式在和原始目录上。而故障安全是指，在一段时间旅途复原期落幕后的7天强制执行，可确保和恢复历史原始数据。

2.Databricks

Databricks的Delta Lake也不具备一段时间旅途的功用。其管理工作方型式与Snowflake并不相似。在Delta Lake里面复制到的原始数据可能会被备用推行版本压制，以便浏览缓冲器按需采访或用到该原始数据的历史版本。Databricks的主要优势之一在于，由于它调试在基于并不一定级复制到的Spark上，因此其本身无需复制到任何原始数据，也就可用了各种本地用例。

十、价格比

1.Snowflake

Snowflake采取的是基于个人谷仓用到情况下的计费方型式在。由于各种谷仓相比较X-Small、Small、Medium、Large、X-Large等多种尺寸，因此它们在覆盖面价格和客户后端战斗群数量上相比较很大的差异性。X-small特性的Snowflake谷仓的原则上市价，从据估计每秒0.0003微分或每小时1微分开始。而Snowflake美规上的X-Small谷仓的按需用到方型式在，则是从每微分2美元起售。

随着谷仓覆盖面的利用率递增，价格和微分的损耗也可能会增加。对此，Snowflake透过了几个版本，来根据用到情况下让浏览缓冲器预售微分。举例来说意味著，预售容量的方型式在可能会比按需方型式在的费率更加低。按需复制到的价格比为每同月40美元，前后端客户则为每TB 23美元。当然，微分的价格也可能会因其业务一般而言的完全相同，而略有相差。

2.Databricks

与Snowflake相比，Databricks透过的复制到要价格便宜得多。以致于所有以下内容都被复制到在客户自己的并不一定级复制到周围环境里面。由于其里面的其余部分原始数据可能不并不需要被频繁采访，因此我们可以对它们顺利完成倾斜度简化。例如，S3里面的复制到起价格比为每TB 23美元。而且根据原始数据覆盖面和采访频率的需求，此类费用不必要大幅降低。

Databricks是基于DBU（Databricks处理过程单元）市价的，其里面有数精华、高级和民营企业三种商贸价格比等级。价格比北复线可能会从每个DBU 0.07美元到0.65美元少于，就其取决于DBU的大小。

十一、名曰基础设施

作为转交型式SaaS咨询服务，Snowflake和Databricks无论在启动，还是在调试后后端基础管理模式等全面性都处理过程得不错。而且，这两种的产品都可以在多个完全相同的名曰周围环境里面调试。当然，基于Spark的Databricks，并不需要更加多的手动输入和微调，才能充分发挥其潜能。

十二、合理性

由于Snowflake和Databricks默许的用例各不相同，因此，我们很难有趣断言哪个合理性更加多。值得注意的是，Snowflake在原始数据采访时，简化了所有的复制到，更加适合交互型式检索。

十三、Databricks和Snowflake的主要北区分

Snowflake在处理过程生产级商贸智能载荷全面性并不薄弱，这些载荷一般来说并不需要以某种程度的方法，调试或生成调查结果和仪请注意板。因此，Snowflake可以取代传统文化的原始数据谷仓，并透过更加快的合理性。

不过，基于SQL的Snowflake并未针对处理过程大量原始数据（特别是流型式用例）顺利完成简化。它以有趣的方型式，协助原始数据归纳师将原始数据民主化（democratize），进而协作并处理过程更加多的载荷。当然，其两大用例仅仅是原始数据谷仓。

作为基于Spark的的产品，Databricks的河仓相辅相成模拟缓冲器默许更加广泛的功用需求，特别是：ELT、原始数据物理、以及机缓冲器学习等全面性。Databricks强制Valve将原始数据复原在自己的转交并不一定复制到里面，并透过了转交型式Delta Lake（原始大大简化过程涡轮）和Delta Engine（SQL检索涡轮）良好用到体验。

通过Databricks的Delta Lake和Delta Engine模拟缓冲器，Valve虽然原则上可以充分利用由Snowflake透过的所有功用，但是鉴于它是一个繁复的应用软件，Valve仅仅并不需要牵牛一段时间去简化和协作功用齐全的河仓相辅相成化。同时，Databricks也可能会比Snowflake更加并不需要浏览缓冲器转为管理一段时间和经历。

总而言之，Databricks和Snowflake原始数据模拟缓冲器都可以默许小型化的SQL检索与原始大大简化过程。其里面，Databricks透过了所有部件和说明手册，来设置一整套功用齐全的河仓相辅相成化，因此更加精于处理过程原始数据工程、ETL/ELT、原始数据物理和原始路由载荷；而Snowflake则通过各种预协作的应用软件，处理过程生产周围环境里面的原始数据，以供后期归纳用到。

原文文档：

译者介绍

陈峻 （Julian Chen），51CTO社北区编辑，不具备十多年的IT项目推行经验，精于对内外部人力资源与风险推行管理制度，专心传播网络服务与信息安全知识与经验；持续以近日、讲座和评注等形型式，交友前沿技术与新知；经常以线上、线下等方型式，开展信息安全类培训与授课。

。

心肺复苏模拟人模型
南京治疗男科医院
肩周炎止痛药最见效的
江正龙
新冠复阳后吃什么药好得快