数据链球或雪花?在这里,我们专注于数据工程作为两个平台的关键应用程序域,这也展示了其独特的功能。要确定哪一个适合组织在数据上的策略,请检查其提供的服务和能力。

在数据链球和雪花之间进行选择
选择数据工程平台并非易事。其中,数据链球和雪花都成为领先的球员。两者都有他们的优势,可以帮助您进行数据管理。
该公司最初是作为提供托管Apache Spark的客场服务。它主要用于数据科学和机器学习。由于其对Apache Spark和Python的高度优化支持,因此适用于数据转换。这是另一个构建的软件解决方案,以解决技术数据工程服务和任务的管理。
另一方面,Snowflake起源于弹性云数据仓库。它专门研究OLAP和数据仓库环境以及OLTP以及基于SQL的工作负载,数据共享和市场服务。为商业智能而设计,它与其他解决方案配合良好,并为使用SQL数据提供了强大的基础。
在现代数据流量要求的背景下,这两种类型都成年了。他们带来了可扩展性,最佳性能和效率。在确定哪种适合您组织的需求时,了解它的开始,尤其是其基本功能是有用的。
快速查看每个平台提供的内容:
Databricks: 专为数据科学和机器学习等大数据和数据密集型应用而设计。
雪花: 专门研究SQL数据仓库和商业智能。
考虑到这些基础知识,您可以挑选合适的平台以满足数据工程需求。
数据工程数据工程
在数据工程的背景下,数据链球和雪花都具有独特的优势。 Databricks在基于Apache Spark和Python的数据科学和机器学习任务方面脱颖而出。这使得可以对数据执行众多和可变的操作,这对于大多数使用数据的操作都是必需的。托管的ML流量和模型服务对于提高机器学习功能至关重要,使数据助理适合于对数据科学家需求较高的组织。 AWS lambda与Databricks SQL仓库集成,对于那些希望获得有关如何使用无服务器计算来改善其数据过程管理的想法的人,构成了讨论的好话题。
虽然Snowflake在SQL数据仓库和数据集成方面的表现最好。它涵盖基于SQL的工作负载,并且在数据共享和市场服务方面具有出色的能力。因此,它特别适合商业智能和分析,并与其他第三方解决方案无缝集成用于SQL数据分析。
实际上,多年来,这两个平台都发生了变化。 Snowflake从SQL数据仓库转变为具有新功能的数据云平台,例如数据共享功能以及通过Snowpark对Python的支持。 Databricks超越了使用ML的Spark Processing,使用Photon的无服务器以及Databricks SQL的数据仓库。深入研究AWS lambda和Databricks SQL与仓库的联系将有助于阐述这一想法,即对无服务器计算中的这些创新如何对转移到云服务转移的组织如何进行。
这是每个平台堆叠数据工程的方式:
Databricks: 在数据分析,人工智能以及深度数据处理和转换方面提供了扎实的专业知识。
雪花: 在数据仓库,SQL Analytic,s和高度集成的数据仓库方面的表现要优于BI的表现。
选择满足数据工程要求的最佳平台取决于您在特定平台中的优势。

成本和绩效注意事项
至关重要的是要认识到成本和性能如何比较数据映和雪花,以确保为数据工程任务选择正确的工具。重要的是要注意,两个平台都有实施了基于用法的定价模型,即成本和价格将取决于您的确切使用和需求。
数据映:为ETL工作负载提供潜在的成本。调整和优化火花作业在这里起着至关重要的作用。微调这些工作的能力可以导致更有效的处理和降低成本。但是,它需要对时间和专业知识进行投资才能实现这些优化。对于那些有兴趣将数据助剂与AWS服务集成的人,我们有关将AWS Lambda与Databricks SQL仓库连接的综合指南为增强数据转换和分析提供了宝贵的见解。
雪花:专注于提供简化的体验,减少对广泛调整的需求。这种方法可以降低人力资源成本,使其成为更喜欢最小管理开销的组织的成本效益。雪花的定价结构反映了这种简单性和易用性。
在性能方面,两个平台在数据摄入方面都具有独特的优势。
数据映:利用自动加载器进行有效的数据摄入和与云存储的无缝交互。这对于处理大型数据集特别有益,提供数据处理任务的灵活性和速度。
雪花:利用复制和积雪进行数据摄入。这些工具可确保自动化,高效的数据加载,并旨在轻松处理各种数据源。 Snowpipe的自动数据加载是实时数据处理需求的重要优势。
评估这些方面将帮助您确定哪些平台与数据工作流程和预算注意事项保持最佳状态。

为您的数据策略做出正确的选择
如果您的组织需要处理和存储功能,则应通过雪花选择数据映。在本节中,我们分析了这些平台中的每个平台如何具有一系列优势和好处,从而有助于组合。 Databricks专为数据科学和机器学习而设计,而雪花非常适合SQL数据仓库和商业智能。
我真的认为,每个平台都有许多诱人的功能,可以使其在正确使用时使人受益。这是您要考虑的内容的回顾:
- 用例:如果您的重点是数据科学,机器学习和复杂的转换,那么Databricks非常适合。 Snowflake非常适合基于SQL的分析和无缝数据集成。
- 成本含义:Databricks可以通过适当的调整提供ETL工作负载中的成本,尽管它需要专业知识。 Snowflake提供了更简化的体验,最大程度地减少了管理开销。
- 性能需求:Databricks使用诸如自动加载器之类的工具进行有效的数据摄取,这对于大型数据集非常有用。 Snowflake的副本有效地自动化了实时数据加载。
每个因素都应仔细称重。考虑您组织的数据策略,目标和可用资源。您做出的选择应该与您的目标和想要利用的优势保持一致。 Databricks和Snowflake都带来了一些有价值的东西。这是关于选择最适合您的数据视觉的方法。
从Techcolite中发现更多
订阅以将最新帖子发送到您的电子邮件。