Jeśli w ostatnim czasie parałeś się nauką o danych, być może słyszałeś o Snowflake i Databricks oraz o tym, jak się ze sobą porównują.
Jeśli nie masz pewności, czym dokładnie są te narzędzia i którego powinieneś użyć, to jesteś we właściwym miejscu. W tym artykule omówimy, czym one są, porównamy je i zarekomendujemy każdy przypadek użycia, w którym działa najlepiej.
Spis treści:
Co to są datakostki?
Datakostki to kompleksowa platforma danych, która rozszerza Apache Spark. Został stworzony przez twórców Apache Spark i używany przez niektóre z największych firm, takich jak HSBC, Amazon itp.
Jako platforma Datakostki zapewnia środki do pracy z Apache Spark, Delta Lake i MLFlow, aby pomóc klientom w czyszczeniu, przechowywaniu, wizualizowaniu i używaniu danych do celów uczenia maszynowego.
Jest to oprogramowanie typu open source, ale opcja zarządzana w chmurze jest dostępna jako usługa subskrypcji. Podobnie jak płatek śniegu, jest zgodny z architekturą jeziora, która łączy zalety hurtowni danych i jezior danych.
Przeczytaj także: Data Lake a hurtownia danych: jakie są różnice?
Co to jest płatek śniegu?
Snowflake to oparty na chmurze system przechowywania danych. Działa jako usługa typu pay-per-use, w ramach której naliczane są opłaty za używane zasoby.
Jednym z punktów sprzedaży Snowflake jest to, że rozliczenia za przetwarzanie i przechowywanie są rozdzielone. Oznacza to, że firmy, które potrzebują dużo pamięci masowej, ale mało mocy obliczeniowej, nie muszą płacić za moc obliczeniową, której nie potrzebują.
Platforma zawiera również niestandardowy silnik zapytań SQL zaprojektowany do natywnego działania w chmurze. Snowflake działa na szczycie popularnych dostawców chmury: Google Cloud, Amazon AWS i Microsoft Azure.
Podobieństwa między płatkiem śniegu a datakostkami
Zarówno Datakostki, jak i Płatek śniegu to magazyny danych. Łączą one cechy hurtowni danych i jezior danych, aby zapewnić to, co najlepsze z obu światów w zakresie przechowywania i przetwarzania danych.
Oddzielają swoje opcje pamięci masowej i obliczeniowej, dzięki czemu są niezależnie skalowalne. Możesz użyć obu produktów do tworzenia pulpitów nawigacyjnych do raportowania i analiz.
Różnice między płatkiem śniegu a datakostkami
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks wykorzystuje architekturę dwuwarstwową. Dolna warstwa to płaszczyzna danych. Podstawowym zadaniem tej warstwy jest przechowywanie i przetwarzanie Twoich danych.
Przechowywanie jest obsługiwane przez warstwę systemu plików Databricks, która znajduje się na górze magazynu w chmurze — AWS S3 lub Azure Blob Storage.
Klaster zarządzany przez Apache Spark obsługuje przetwarzanie. Górna warstwa to warstwa Control Plane. Ta warstwa zawiera pliki konfiguracyjne obszaru roboczego i polecenia Notatnika. Architektura Snowflake może być traktowana jako posiadająca trzy warstwy. W warstwie podstawowej znajduje się warstwa przechowywania danych. To tam znajdują się dane.
Warstwa przetwarzania zapytań jest warstwą środkową. Warstwa ta składa się z „wirtualnych magazynów”. Te wirtualne magazyny są niezależnymi klastrami obliczeniowymi składającymi się z różnych węzłów obliczeniowych, które przetwarzają zapytania.
Górna warstwa składa się z usług w chmurze. Te usługi zarządzają i łączą inne części Snowflake. Obsługują funkcje, takie jak uwierzytelnianie, zarządzanie infrastrukturą, zarządzanie metadanymi i kontrola dostępu. SkalowalnośćKostki danych skalują się automatycznie na podstawie obciążenia, dodając więcej pracowników w klastrach, jednocześnie zmniejszając liczbę pracowników w klastrach, które nie są w pełni wykorzystywane. Zapewnia to szybkie działanie obciążeń.Snowflake automatycznie skaluje zasoby obliczeniowe w górę lub w dół, aby wykonywać różne zadania związane z danymi, takie jak ładowanie, integrowanie lub analizowanie danych.
Chociaż rozmiarów węzłów nie można zmienić, można łatwo zmienić rozmiar klastrów do 128 węzłów.
Ponadto Snowflake automatycznie zapewnia dodatkowe klastry obliczeniowe, gdy jeden klaster jest przeciążony, i równoważy obciążenie między dwoma klastrami.
Pamięć masowa i zasoby obliczeniowe skalują się niezależnie.BezpieczeństwoDzięki Databricks możesz utworzyć wirtualną chmurę prywatną ze swoim dostawcą chmury, aby uruchomić platformę Databricks. Pozwala to na większą kontrolę i zarządzanie dostępem od dostawcy usług w chmurze.
Ponadto możesz używać Datakostek do zarządzania publicznym dostępem do zasobów w chmurze za pomocą kontroli dostępu do sieci.
Możesz także tworzyć klucze szyfrujące i zarządzać nimi, aby zapewnić dodatkowe bezpieczeństwo. Aby uzyskać dostęp do interfejsu API, możesz tworzyć, zarządzać i używać osobistych tokenów dostępu. Snowflake oferuje podobne oferty zabezpieczeń jak Databricks. Obejmuje to zarządzanie dostępem do sieci za pomocą filtrów IP i list zablokowanych, ustawianie limitów czasu sesji bezczynnych użytkowników na wypadek, gdy ktoś zapomni się wylogować, stosowanie silnego szyfrowania (AES) z obracanymi kluczami, kontrolę dostępu do danych i obiektów opartą na rolach, uwierzytelnianie wieloskładnikowe podczas logowania i jednokrotne logowanie za pośrednictwem uwierzytelniania federacyjnego. StorageDatabricks przechowuje dane w dowolnym formacie. Platforma Databricks koncentruje się głównie na przetwarzaniu danych i warstwach aplikacji.
W rezultacie Twoje dane mogą znajdować się w dowolnym miejscu — w chmurze lub lokalnie. Snowflake przechowuje dane w częściowo ustrukturyzowanym formacie. W przypadku przechowywania Snowflake zarządza swoją warstwą danych i przechowuje dane w Amazon Web Services lub Microsoft Azure. IntegracjeDatabricks integruje się z najpopularniejszymi integracjami do pozyskiwania danych. Snowflake integruje się również z tymi popularnymi integracjami do pozyskiwania danych. Snowflake, będąc starszym narzędziem, historycznie miał większość narzędzi zbudowanych dla niego.
Przypadki użycia dla kostek danych
Kostki danych są najbardziej przydatne podczas wykonywania zadań nauki o danych i uczenia maszynowego, takich jak analiza predykcyjna i aparaty rekomendacji. Ponieważ jest rozszerzalny i można go dostroić, jest zalecany dla firm, które obsługują większe obciążenia danymi. Zapewnia jedną platformę do obsługi danych, analiz i sztucznej inteligencji.
Przypadki użycia płatka śniegu
Płatek śniegu najlepiej nadaje się do analizy biznesowej. Obejmuje to używanie SQL do analizy danych, raportowanie danych i tworzenie wizualnych pulpitów nawigacyjnych. Jest dobry do transformacji danych. Możliwości uczenia maszynowego są dostępne tylko za pośrednictwem dodatkowych narzędzi, takich jak Snowpark.
Ostatnie słowa
Obie platformy mają swoje mocne strony i różne zestawy funkcji. Na podstawie tego przewodnika powinno być łatwiej wybrać platformę, która pasuje do Twojej strategii, obciążenia danych, wolumenów i potrzeb. Podobnie jak w przypadku większości rzeczy, nie ma dobrej lub złej odpowiedzi, tylko taka, która najlepiej Ci odpowiada.
Następnie sprawdź dobre zasoby do nauki Big Data i Hadoop.