在商业世界中，Snowflake和数据砖的比较很重要，因为它可以改善数据分析和业务管理。组织、公司和企业需要一个策略，将所有数据收集到一个要分析的地方。
基于云的数据系统Snowflake和Data Bricks是行业领导者。但是，了解哪个数据平台最适合您的公司非常重要。
Snowflake 和数据块都提供了业务应用程序所需的数量、速度和质量，但有一些变化和一些相似之处。
Apache Spark的创始人创立了企业软件Business Database。它以在湖屋架构中使用数据湖和数据仓库的各个方面而闻名。数据仓库业务 Snowflake提供基于云的存储，并降低服务的难度。它提供对数据的安全访问，并且需要最少的维护。
在本文中，您将获得雪花和数据砖之间的详细比较。在这里，您将获得每种产品的好处，以便您可以决定哪种产品最适合您的公司或业务。让我们开始来看看他们的介绍：
什么是雪花？
Snowflake 是一项完全托管的服务，可为数据的简单集成、加载、分析和共享提供无限的工作负载。
数据湖、数据工程、数据应用程序开发、数据科学和安全以及共享数据的使用是其典型用途。
雪花自然地将计算和存储分开。使用此体系结构，您可以让用户的数据工作负载访问数据副本，而不会降低任何性能。
它使您能够跨多个位置和云运行数据解决方案。
它提供了许多与许多 Snowflake 用户交互的选项，还共享数据集和数据服务。
特征
数据驱动的决策
您可以消除数据存储，并让企业中的每个人都在 Snowflake 的帮助下访问有用的见解。建立合作伙伴关系、优化定价、降低成本和增加销售额非常重要。
提高分析的速度和质量
您可以使用 Snowflake 从夜间批处理加载切换到实时数据流来增强分析管道。您可以让企业安全地控制对数据仓库的访问，并提高工作中的分析质量。
改进的数据交换
您可以与雪花创建自己的数据交换。它允许保护实时和受监管数据的传输。它与合作伙伴、客户和其他商人建立了牢固的数据联系。它使您可以全面了解您的客户，并提供有关客户特征和兴趣、职业和其他有用事物的信息。
有用的产品和用户体验
您可以通过雪花了解用户行为和产品
更好的安全性
合规性和网络安全数据可以集中在安全的数据湖中。雪花数据湖保证快速的事件响应。将大量日志数据聚合到一个位置，有助于快速全面了解事件。它将半结构化日志和结构化企业数据合并到单个数据湖中。通过 Snowflake，您可以在导入数据后轻松编辑或更改数据。
什么是数据盒？
Apache Spark为基于云的数据平台Data Bricks提供支持。它专注于大数据分析和协作。
可以为此提供完整的数据科学工作区。业务分析师、数据科学家和数据工程师使用 Data bricks 的机器、学习运行时、受控 ML 流和协作笔记本进行通信。
数据帧和 Spark SQL 库允许您处理存储在数据砖块中的结构化数据。除了创建人工智能之外，数据砖还有助于从现有数据中得出结论。
Data Bricks提供了许多库和机器学习，包括TensorFlow，PyTorch等，用于构建和训练机器学习模型。
许多企业客户使用 Data Bricks 来完成医疗保健、媒体和娱乐、金融、零售等多个行业的不同生产流程。
特征
三角洲湖
Data Bricks 是一个开源的事务存储层，旨在用于数据生命周期。此层用于为现有数据湖提供数据可靠性。
交互式笔记本
如果您拥有正确的语言和工具，则可以快速访问数据。您可以轻松分析它并与其他人一起构建模型。您可以分享新鲜而有用的见解。Scala，R，SQL和Python只是Data Bricks支持的几种语言。
机器学习
数据砖块允许您访问预配置的机器学习环境，并提供对 Tensor Flow、Scikit-Learn 和 Pytorch 的访问。可以从单个中央存储库共享和监视试验、管理模型和复制运行。
改进的火花引擎
Data Bricks为您提供最新版本的Apache Spark。如果您可以访问 多个云服务提供商，则可以快速设置集群并构建托管的 Apache Spark 环境。可以使用数据块调整群集。无需持续监控和维护性能。
雪花和数据砖的区别
建筑
Snowflake 是一个基于 ANSI SQL 的无服务系统，具有完全独立的存储和计算处理层。
- 在 Snowflake 中，每个虚拟仓库在本地使用大规模并行处理 （MPP） 来执行查询。
- Snowflake 使用微分区以存储在云中的压缩列格式进行内部数据组织
数据砖的体系结构由几个主要部分组成：
- 数据砖 三角洲湖
- 数据砖的增量引擎
- 机器学习流程
数据结构
我们可以使用 Snowflake 保存半结构化和结构化文件，而无需 ETL 工具在将数据导入 EDW 之前对其进行排序。
Snowflake 在收集数据时会立即将数据转换为结构化形式。与 Data Lake 不同，Snowflake 不需要您在加载非结构化数据并与之交互之前对其进行结构化。您还可以使用数据砖块作为 ETL 工具来构建非结构化数据，以便可以通过其他方式（如 Snowflake）使用它。
在Data Bricks和Snowflake之间的争论中，Data Bricks在数据结构方面主导了Snowflake。
数据的 所有权
Snowflake具有单独的处理层和存储层，这使得它可以在云上独立生长。Snowflake 使用基于角色的访问控制 （RBAC） 技术保护对数据和计算机资源的访问。 Data Bricks 的数据处理层和存储层是完全解耦的，这与 Snowflake 中的解耦层不同。 用户可以将数据以任何格式放在任何地方，Data Bricks 将有效地处理它，因为它主要是一个数据应用程序。
如果我们在数据砖和雪花之间进行比较，我们清楚地看到数据砖易于使用和处理数据。
数据保护
时间旅行和故障安全是雪花的两个独特功能。Snowflake的时间旅行功能使数据保持更新前的状态。 虽然企业客户可以选择最多 90 天的时间段，但时间旅行通常限制为一天。 数据库、架构和表都可以使用此功能。 当时间旅行保持期到期时，将开始 7 天的故障安全期，旨在保护和还原以前的数据 存储在 Delta Lake 中的数据会自动进行版本控制，允许用户检索以前的数据版本以供将来使用。
数据砖在 Spark 上运行，并且由于 Spark 构建在对象级存储上，因此数据砖块从不存储任何数据。 这是它的主要优势之一。 它还表明数据砖可以处理本地系统的用例。
安全
- 雪花自动控制所有数据。
- 控制平面和数据平面之间的所有通信都发生在云提供商的专用网络中，并且存储在数据块中的所有数据都是安全的。
- 这两个选项都提供 RBAC（基于角色的访问控制）。Snowflake 和 Data Bricks 遵守多项法律和认证，包括 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA 和 GDPR。 但是，数据砖在对象级存储（如AWS S3，Azure Blob Storage，Google Cloud Storage等）上运行。 与雪花不同，它没有存储层。
性能
很难在性能方面比较雪花和数据砖。
在正面比较的情况下，Snowflake和数据砖块支持的用例略有不同，并且并不优于其他用例。
Snowflake 可能是首选选项，因为它优化了所有存储，以便在摄取时访问数据。
使用案例
- BI和SQL用例得到了Data Bricks和Snowflake的良好支持。
- Snowflake 提供了易于与其他软件集成的 JDBC 和 ODBC 驱动程序。
- 鉴于用户不需要管理该程序，它在 BI 中的用例和企业选择简单的分析平台而广受欢迎。
- 与此同时，Data Bricks发布的开源Delta Lake为其数据湖增加了额外的稳定性。用户可以向三角洲湖发送SQL查询，性能卓越。
- 鉴于其多样性和先进技术，Data Bricks以其用例而闻名，这些用例可以最大限度地减少供应商锁定，更适合ML工作负载并支持技术巨头。
结果
最好的数据分析工具包括Snowflake和Data Bricks。
每个都有优点和缺点。在决定哪个平台最适合您的业务时，使用模式、数据量、工作负载和数据策略会发挥作用。
Snowflake最适合具有SQL经验以及一般数据操作和分析的人员。
流、ML、AI 和数据科学工作负载更适合 Data Bricks，因为它的 Spark 引擎支持多种语言的使用。
为了赶上其他语言，Snowflake引入了对Python，Java和Scala的支持。
有些人声称 Snowflake 减少了摄取期间的存储空间，因此更适合交互式查询。 此外，它还擅长生成报告和仪表板以及管理 BI 工作负载。 在数据仓库方面，它表现良好 Snowflake在直接竞争中的胜利是基于数据仓库技能。
但是，Data Bricks 实际上并不是一个数据仓库。其数据平台比Snowflake更全面，具有更出色的ELT，数据科学和机器学习能力。
用户无法控制存储数据的托管对象存储的成本。数据泄漏和数据处理是重要的主题。
但是，它专门针对数据科学家和高技能分析师。
最后，数据砖块在技术受众中的成功。精通技术的用户和非精通技术的用户都可以轻松使用 Snowflake。
Snowflake提供的几乎所有数据管理功能都可以通过Data Bricks等获得。但这更难做到，涉及更高的学习曲线，并且需要更多的维护。
但是，它可以处理更大范围的数据工作负载和语言。那些熟悉Apache Spark的人将被数据砖所吸引。
Snowflake 非常适合希望快速安装良好的数据仓库和分析平台的用户，而不会陷入设置、数据科学细节或手动设置的泥潭。
它也没有声称Snowflake是新用户的简单工具。绝对不行。
它不如数据砖先进。该平台更适合复杂的数据工程、ETL、数据科学和流应用程序。
Snowflake 是一个用于分析的数据仓库，用于存储生产数据。此外，对于想要从小处着手并逐渐增加的个人以及初学者来说，它是有益的。