问数据工厂、同步分析与DataBricks比较

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对你的问题的直截了当的回答是，它们都是ETL/ELT和数据分析工具，有一些不同的方法和特性。

当谈到Azure Data与Synapse时，除了一些特性之外，它们几乎都是相同的。在Azure中构建分析解决方案时，我们建议从Synapse开始，因为您有完全集成的设计经验和Azure分析产品在单一玻璃窗格中的一致性。用于迁移数据库和复制文件的Azure数据工厂。您可以在这里找到这两种服务之间的最大区别：与Azure数据工厂的区别- Azure Synapse分析

Azure数据工厂与数据库：的关键区别

Azure数据工厂与数据库:目的

ADF主要用于数据集成服务，以执行ETL进程并按比例编排数据移动。相比之下，Databricks为数据工程师和数据科学家提供了一个协作平台，用于在单一平台下执行ETL以及构建机器学习模型。

Azure数据工厂与数据库:易用性

Databricks使用Python、Spark、R、Java或SQL来使用笔记本执行数据工程和数据科学活动。然而，ADF提供了一个拖放特性，可以直观地创建和维护数据管道.它由图形用户界面(GUI)工具组成，允许以更高的速率交付应用程序。

Azure数据工厂与数据库：编码的灵活性

尽管ADF为使用GUI工具的ETL管道处理提供了便利，但开发人员的灵活性较低，因为他们无法修改后端代码。相反，Databricks实现了一种编程方法，它为优化性能提供了微调代码的灵活性。

Azure数据工厂与数据库:数据处理

当处理大量数据时，企业通常会进行批处理或流处理。当批处理处理大量数据时，流处理基于应用程序的实时(实时)或存档数据(少于12小时)。ADF和Databricks支持批处理和流选项，但ADF不支持实时流。另一方面，Databricks通过Spark支持实时和存档流选项。

Azure Synapse vs Databricks:临界差异

Azure Synapse vs Databricks:数据处理

Apache同时支持Synapse和Databricks。前者有一个开源星火版本，内置对.NET应用程序的支持，而后者则有一个优化版本的Spark，性能提高了50倍。有了优化的Apache支持，Databricks允许用户选择支持GPU的集群，这些集群可以进行更快的数据处理，并且具有更高的数据并发性。

Azure Synapse vs Databricks:智能笔记本

Azure Synapse和Databricks支持帮助开发人员进行快速实验的笔记本。Synapse为笔记本的合著提供了一种条件，即一个人必须在另一个人观察到变化之前保存该笔记本。它没有自动版本控制。然而，Databricks笔记本电脑支持实时协同创作以及自动版本控制。

Azure Synapse vs Databricks:开发人员体验

开发人员只能通过Synapse获得Spark环境，并且不支持任何其他本地IDE (集成开发环境)。它也缺乏与Synapse笔记本电脑的Git集成。另一方面，Databricks增强了开发人员使用Databricks UI和Databricks Connect的经验，后者通过Visual或Databricks中的Pycharm进行远程连接。

Azure Synapse vs Databricks：体系结构

Azure Synapse体系结构包括存储、处理和可视化层。存储层使用Azure数据湖存储，而可视化层使用Power。它还有一个传统的SQL引擎和一个用于商业智能和大数据处理应用程序的火花引擎。相比之下，Databricks体系结构并不完全是一个数据仓库。它伴随着一个LakeHouse体系结构，它结合了数据湖泊的最佳元素和用于元数据管理和数据治理的数据仓库。

资料来源： https://hevodata.com/learn/azure-data-factory-vs-databricks/，https://hevodata.com/learn/azure-synapse-vs-databricks/