Quando se trata de armazenamento e análise de dados, Snowflake e Databricks são duas escolhas populares. Embora ambas as plataformas ofereçam recursos semelhantes, elas diferem em sua abordagem e público-alvo.
Snowflake
O Snowflake é conhecido por sua escalabilidade, flexibilidade e facilidade de uso. Ele é mais adequado para organizações que precisam armazenar e analisar grandes quantidades de dados de várias fontes. O Snowflake usa uma arquitetura exclusiva que separa computação e armazenamento, o que permite processamento de consultas mais rápido e melhor controle sobre os custos.
Databricks
Já o Databricks é uma plataforma construída no Apache Spark, que fornece um ambiente colaborativo para cientistas e engenheiros de dados trabalharem juntos. Ele é mais adequado para organizações que precisam executar tarefas de análise de dados e aprendizado de máquina. Ele fornece um poderoso conjunto de ferramentas para preparação de dados, análise exploratória de dados e construção de modelos.
Comparação
Ao comparar Snowflake e Databricks, é importante considerar as necessidades específicas de sua organização. O Snowflake é mais focado em armazenamento e análise de dados, enquanto o Databricks é focado em aprendizado de máquina e ciência de dados.
Atualizações do Snowflake
As atualizações recentes do Snowflake incluem o Snowpark, que permite aos usuários escrever códigos em linguagens de programação como Java e Scala, e o Snowflake Private Data Exchange, que permite o compartilhamento seguro de dados entre as contas do Snowflake. Já o Databricks lançou novas ferramentas para engenharia de dados, incluindo Delta Sharing e Koalas.
Snowpark:
A nova atualização da Snowflake, trazendo o Snowpark foi uma das grandes viradas da ferramenta em relação a sua concorrente direta a Databricks, com isso agora é possível executar códigos de ETL/ELT utilizando Python e Scala.
o Scala é mais viável de se utilizar dentro do Snowpark, já que não é necessário utilizar uma env ou algo do tipo como python então vamos lá para alguns exemplos de código:
Ler dados do Google Cloud Storage
scalaCopy code
import com.snowflake.snowpark._
import com.snowflake.snowpark.functions._
val sfOptions = Map(
"sfURL" -> "myaccount.snowflakecomputing.com",
"sfUser" -> "myuser",
"sfPassword" -> "mypassword",
"sfDatabase" -> "mydatabase",
"sfSchema" -> "myschema",
"sfWarehouse" -> "mywarehouse"
)
val storageOptions = Map(
"gcsURL" -> "https://www.googleapis.com/auth/devstorage.full_control",
"gcpProject" -> "myproject",
"gcpJsonKeyFile" -> "/path/to/json/key/file.json"
)
val stage = StageBuilder
.using("gcp")
.options(storageOptions)
.createTemporary("my-stage")
val df = DataFrame.read
.format("csv")
.option("header", true)
.option("inferSchema", true)
.load(Storage.AmazonS3("s3://my-bucket/my-file.csv"))
Este exemplo mostra como ler um arquivo CSV de um bucket Amazon S3 usando Snowpark, especificando opções de conexão para o Snowflake e para o Google Cloud Storage (GCS), onde o arquivo está armazenado.
Consultar dados do Snowflake e escrever no Elasticsearch
scalaCopy code
import com.snowflake.snowpark._
import com.snowflake.snowpark.functions._
val sfOptions = Map(
"sfURL" -> "myaccount.snowflakecomputing.com",
"sfUser" -> "myuser",
"sfPassword" -> "mypassword",
"sfDatabase" -> "mydatabase",
"sfSchema" -> "myschema",
"sfWarehouse" -> "mywarehouse"
)
val esOptions = Map(
"esNodes" -> "https://my-es-host.com:9200",
"esUser" -> "myuser",
"esPassword" -> "mypassword"
)
val df = DataFrame.read
.format("snowflake")
.options(sfOptions)
.query("SELECT * FROM mytable WHERE date >= '2022-01-01'")
df.write
.format("elasticsearch")
.options(esOptions)
.option("es.resource", "myindex/mytype")
.option("es.nodes.wan.only", true)
.mode("overwrite")
.save()
Lembrando que os exemplos citados a cima são próprias do Snowflake para testes, você pode encontrar mais informações de como instalar executar esses códigos nesse link: Snowpark API | Snowflake Documentation.
Custo
Ambas as plataformas oferecem um modelo de pagamento conforme o uso. O Snowflake cobra com base na quantidade de dados armazenados e na quantidade de dados processados, enquanto o Databricks cobra com base na quantidade de recursos de computação usados.
Conclusão
Em resumo, Snowflake e Databricks são plataformas poderosas que oferecem recursos exclusivos para processamento e análise de dados. O Snowflake é mais adequado para armazenar e analisar grandes quantidades de dados, enquanto o Databricks é mais adequado para tarefas de aprendizado de máquina e ciência de dados. Ao escolher entre os dois, é importante considerar as necessidades específicas de sua organização, bem como fatores como preços e atualizações recentes.