Azure Synapse 与 Databricks：了解差异

[mostakimvip06]

任何想要保持竞争力的公司都必须能够有效地处理、分析数据并从中获取见解，而选择正确的数据平台成为一项重要的决策。

Azure 生态系统中的两个著名平台——Azure Synapse Analytics和Databricks——在该领域处于领先地位。在本文中，我们将探讨每种产品的功能、优势和理想用例，并提供我的见解，说明何时选择其中一种。

什么是 Azure Synapse？
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Azure Synapse Analytics 是一种综合分析服务，将大数据和数据仓库集成到统一的体验中。

作为微软 Azure 生态系统的一部分，它旨在满足 奥地利赌博数据 企业希望在一个平台下整合数据集成、管理和分析的需求。

如果您是 Azure Synapse 新手并想要开始使用，请查看 DataCamp 的Azure Synapse 初学者指南。

Azure Synapse 的功能
可以想象，Azure Synapse 提供了广泛的功能。以下是最重要的功能：

数据集成、数据仓库和大数据分析的统一体验：Azure Synapse 提供单一环境，数据专业人员可以在各种用例中执行数据提取、准备、管理和服务。这种统一方法降低了管理不同任务的单独工具的复杂性。
支持无服务器和预配置计算选项：Azure Synapse 的主要优势在于其灵活性。用户可以在无服务器 SQL 池（用于按需查询）和预配置资源（用于可预测的工作负载）之间进行选择。这种适应性提高了成本效率和可扩展性。
与其他 Azure 服务集成： Azure Synapse 与其他 Azure 服务（例如 Azure Data Lake Storage、Power BI和Azure Machine Learning）紧密集成，为端到端数据解决方案创建生态系统。
内置数据探索和可视化工具：平台的集成工作区 Synapse Studio 提供内置数据探索和可视化工具。此功能简化了从数据中获取见解的过程，而无需将其导出到外部工具。
安全性和合规性功能：Azure Synapse 具有强大的安全功能，包括加密、基于角色的访问控制和符合行业标准，使其成为企业数据管理的安全选择。
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Azure Synapse Analytics 生态系统。图片来源：微软

什么是 Databricks？
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Databricks 是一个基于 Apache Spark 构建的统一数据分析平台，专为大数据处理、机器学习和 AI 而设计。虽然它也在 Azure 生态系统中运行，但 Databricks 特别适合具有复杂数据科学和工程需求的组织。

开始的最佳方式是查看 DataCamp 的Databricks 简介课程。

Databricks 的功能
Databricks 是一个综合平台，提供了一些令人兴奋的功能。以下是最突出的：

使用 Apache Spark 进行高性能数据处理：Databricks 的核心是利用 Apache Spark，它以高速处理大量数据的能力而闻名。这使得 Databricks 成为需要大量计算能力的大数据工作负载的首选。
用于数据科学和机器学习的协作笔记本：Databricks 提供协作笔记本，允许数据科学家和工程师实时协同工作，促进更顺畅的项目开发，并减少协作数据科学环境中经常遇到的摩擦。
与各种数据源集成，包括 Delta Lake：Databricks 的集成功能非常广泛，包括对Delta Lake的支持，这提高了数据可靠性和性能。这种集成对于处理实时数据处理的组织尤其有价值。
高级分析和 AI/ML 功能：Databricks 擅长提供高级分析和机器学习工具。例如，其MLflow组件可帮助管理机器学习生命周期，使实验、重现和部署模型变得更加容易。
可扩展性和性能优化：Databricks 专为满足大规模数据处理需求而构建，具有高度可扩展性。它允许组织根据工作负载需求调整资源，从而确保性能效率。