Se você se interessou por ciência de dados recentemente, deve ter ouvido falar do Snowflake e do Databricks e como eles se comparam.
Se você não sabe ao certo quais são essas ferramentas e qual deve usar, então você está no lugar certo. Este artigo irá cobrir o que são, compará-los e recomendar cada um para o caso de uso que funciona melhor.
O que é Databricks?
Databricks é uma plataforma de dados abrangente que estende o Apache Spark. Foi criado pelos criadores do Apache Spark e usado por algumas das maiores empresas como HSBC, Amazon, etc.
Como plataforma, o Databricks fornece um meio de trabalhar com Apache Spark, Delta Lake e MLFlow para ajudar os clientes a limpar, armazenar, visualizar e usar dados para fins de aprendizado de máquina.
É um software de código aberto, mas uma opção gerenciada baseada em nuvem está disponível como um serviço de assinatura. Como Snowflake, segue a arquitetura lakehouse que combina os benefícios de Data Warehouses e Data Lakes.
Leia também: Data Lake vs. Data Warehouse: Quais são as diferenças?
O que é floco de neve?
Snowflake é um sistema de armazenamento de dados baseado em nuvem. Ele é executado como um serviço de pagamento conforme o uso, no qual você é cobrado pelos recursos que usa.
Um dos pontos de venda do Snowflake é que o faturamento de computação e armazenamento são separados. Isso significa que as empresas que exigem muito armazenamento, mas pouca computação, não precisam pagar pelo poder de computação de que não precisam.
A plataforma também inclui um mecanismo de consulta SQL personalizado projetado para ser executado nativamente na nuvem. O Snowflake é executado em provedores de nuvem populares: Google Cloud, Amazon AWS e Microsoft Azure.
Semelhanças entre Snowflake e Databricks
Databricks e Snowflake são data lakehouses. Eles combinam os recursos de data warehouses e data lakes para fornecer o melhor dos dois mundos em armazenamento de dados e computação.
Eles separam suas opções de armazenamento e computação, portanto, podem ser dimensionados de forma independente. Você pode usar ambos os produtos para criar painéis para relatórios e análises.
Diferenças entre Snowflake e Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks usa uma arquitetura de duas camadas. A camada inferior é o plano de dados. A principal responsabilidade dessa camada é armazenar e processar seus dados.
O armazenamento é tratado pela camada do sistema de arquivos Databricks que fica no topo do seu armazenamento em nuvem – AWS S3 ou Azure Blob Storage.
Um cluster gerenciado pelo Apache Spark cuida do processamento. A camada superior é a camada do plano de controle. Essa camada contém arquivos de configuração do espaço de trabalho e comandos do Notebook. A arquitetura do Snowflake pode ser considerada como tendo três camadas. Na camada base está a camada de armazenamento de dados. É aqui que os dados residem.
A Camada de Processamento de Consultas é a camada intermediária. Esta camada é composta por “armazéns virtuais”. Esses armazéns virtuais são clusters de computação independentes de diferentes nós de computação que calculam consultas.
A camada superior é composta pelos serviços em nuvem. Esses serviços gerenciam e reúnem as outras partes do Snowflake. Eles lidam com funções como autenticação, gerenciamento de infraestrutura, gerenciamento de metadados e controle de acesso. ScalabilityDatabricks escala automaticamente com base na carga adicionando mais trabalhadores em clusters enquanto reduz trabalhadores em clusters subutilizados. Isso garante que as cargas de trabalho sejam executadas rapidamente. O Snowflake aumenta ou reduz automaticamente os recursos de computação para executar diferentes tarefas de dados, como carregar, integrar ou analisar dados.
Embora os tamanhos dos nós não possam ser alterados, os clusters podem ser facilmente redimensionados para até 128 nós.
Além disso, o Snowflake fornece automaticamente clusters de computação adicionais quando um cluster está sobrecarregado e equilibra a carga entre os dois clusters.
Armazenamento e escala de recursos computacionais de forma independente.Segurança Com Databricks, você pode criar uma nuvem privada virtual com seu provedor de nuvem para executar sua plataforma Databricks. Isso permite que você tenha mais controle e gerencie o acesso do seu provedor de nuvem.
Além disso, você pode usar o Databricks para gerenciar o acesso público aos recursos da nuvem por meio do controle de acesso à rede.
Você também pode criar e gerenciar chaves de criptografia para segurança adicional. Para acesso à API, você pode criar, gerenciar e usar tokens de acesso pessoal. O Snowflake oferece ofertas de segurança semelhantes às do Databricks. Isso inclui gerenciar o acesso à rede por meio de filtros de IP e listas de bloqueio, definir tempos limite de sessão de usuário ocioso para quando alguém se esquecer de fazer logout, usar criptografia forte (AES) com chaves rotacionadas, controle de acesso baseado em função a dados e objetos, autenticação multifator ao entrar e logon único por meio de autenticação federada. Os StorageDatabricks armazenam dados em qualquer formato. A plataforma Databricks se concentra principalmente no processamento de dados e nas camadas de aplicativos.
Como resultado, seus dados podem residir em qualquer lugar – na nuvem ou no local. O Snowflake armazena dados em um formato semiestruturado. Para armazenamento, o Snowflake gerencia sua camada de dados e armazena os dados no Amazon Web Services ou no Microsoft Azure. IntegrationsDatabricks se integra com as integrações mais populares para aquisição de dados. O Snowflake também se integra com essas integrações populares de aquisição de dados. Snowflake, sendo a ferramenta mais antiga, historicamente teve a maioria das ferramentas construídas para ela.
Casos de uso para Databricks
Databricks são mais úteis ao realizar tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina, como análise preditiva e mecanismos de recomendação. Como é extensível e pode ser ajustado, é recomendado para empresas que lidam com cargas de trabalho de dados maiores. Ele fornece uma plataforma para lidar com dados, análises e IA.
Casos de uso para floco de neve
Snowflake é melhor usado para Business Intelligence. Isso inclui o uso de SQL para análise de dados, geração de relatórios sobre os dados e criação de painéis visuais. É bom para transformação de dados. Os recursos de aprendizado de máquina estão disponíveis apenas por meio de ferramentas adicionais, como o Snowpark.
Palavras Finais
Ambas as plataformas têm seus pontos fortes e diferentes conjuntos de recursos. Com base neste guia, deve ser mais fácil escolher uma plataforma adequada à sua estratégia, carga de trabalho de dados, volumes e necessidades. Como a maioria das coisas, não há resposta certa ou errada, apenas aquela que funciona melhor para você.
A seguir, confira bons recursos para aprender Big Data e Hadoop.
