由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。...有效的数据湖具有数据存储系统，可以自动从存储的结构化和非结构化数据源中推断模式。这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式，后者适用于数据仓库的严格模式结构。...支持批量加载 虽然不是必须的，但当数据需要偶尔大量加载到数据湖时，批量加载非常有必要[30]。与增量加载数据不同，批量加载有助于加快流程并提高性能。...然而更快的速度有时可能只是一件好事，因为批量加载可能会忽略确保只有干净数据进入湖中的约束[31]。...: [https://www.databricks.com/](https://www.databricks.com/) [6] Snowflakes: [https://www.snowflake.com
Databricks 在博客中声称，在经典提取 - 转换 - 加载（ETL）流程的过滤与处理方面，其智能湖仓方案取得了超越 Snowflake 数据仓库方案的性能表现。...而 Snowflake 创始人们认为，“如果使用标准版定价，Snowflake 与 Databricks 在性价比方面就基本相当了：对于此次提交给性能委员会的基准测试，两套方案同样运行 3527 秒后的按需成本分别为...总之，“我们将官方 TPC-DS 数据集加载到 Snowflake 中，对运行功率测试所需的时间进行计时，结果比 Snowflake 在他们的博客中报告的时间长 1.9 倍”。...湖仓一体的兴起本质上是由用户诉求推动的，大家希望得到更好的数据治理和管理能力，同时又希望有更好的灵活性，特别是随着 AI 的兴起，完全纯数仓的二维关系表已经无法承接半 / 非结构化数据的处理，AI 引擎不可能只跑在纯数仓模型上...另外，Databricks 已经从投资者手中筹得 35 亿美元，专门用于聘请顶尖人才、打造竞争产品，可谓与 Snowflake 势不两立。
历史似乎在重演，只是这一次，舞台从开源数据库转移到了开源数据湖存储标准。 Databricks 的意图可以说是明牌了。...） 3 能够看到两强相争之时，都看中了数据湖结构化存储标准这个兵家必争之地。...所以，必然会需要一个革命性地架构的改变。那么，今天 Snowflake 和 Databricks 的的数据的开放性格式标准或将是决定未来各方能走多远的一个关键技术。...6 并非技术之争，而是“开放”与“控制”之争 Snowflake 在 2024/6/3 的发布会 Keynote 分享，数据是 AI 的基础设施......（图：Iceberg 技术社区的讨论） 下周，Databricks 将召开年度发布会，而 Snowflake 的发布会也正在如火如荼地进行中。
1 发布会 Snowflake 抢到最重磅嘉宾，但 Databricks 在生成式 AI 方向布局更早 Snowflake 和 Databricks 的 2023 年度市场大会都是在 6 月 26 日至...据 Enterprise Technology Research 调研，36% 的 Snowflake 客户同时也是 Databricks 的客户，客户也在同时使用获得两者最大化组合优势（从 Snowflake...3 从会议安排看，数据平台是核心，AI 是噱头 从会议的主题演讲看，Snowflake 会继续强调和推动 DataCloud 为核心的数据一体化和共享能力，基于 Streamlit 的一体化应用开发，...结合笔者的经验和发布会的内容，笔者大胆预测如下可能的方向演进和重磅发布： Snowflake 的重点方向和重磅发布： 方向从数仓进一步转型湖仓一体，改变封闭数仓的缺陷，发布支持基于 Iceberg 的开放数据格式...站在国内视角，也会激发我们思考数据平台演进的脉络。这里推荐《从 Hadoop 到 Snowflake，2023年数据平台路在何方？》这篇文章的梳理。
Snowflake基于SQL的关键特性“弹性”(即可伸缩性)，并附带了强大的数据处理特性来覆盖ETL(提取-转换-加载)中的“T”，这对于现代集成体系结构(主要是关于ELT而不是ETL)来说很有意义，只是为了解耦数据集成和数据转换的复杂性...然后是“真正的”数据集成，从模式创建开始:SNP Glue可以分析SAP数据源并在Snowflake上创建相应的数据模型。...表驱动的数据集成是经典的集成方法，它是全表加载，然后是增量捕获(又名CDC)和近实时数据复制。在初始满负载之后，传输相当小的数据包。这一切通常都是基于经典数据库表，而不是业务对象。...根据数据传输的频率(可能会产生非常小的包)，可以实现近乎实时的提取和数据集成，但这将以Snowflake上频繁的所谓增量合并为代价。...Snowpipe允许在新数据到达时将数据连续加载到Snowflake表中。这对于需要为分析、报告或其他应用程序提供新信息的场景特别有用。
Databricks 是一种处理工具，而 Snowflake 涵盖了处理和存储。另一方面，Delta Lake 是与 Databricks 相关的存储解决方案。我们稍后会介绍。...最近，Databricks 已将其能力大幅扩展至传统数据仓库的方向。Databricks 提供了现成的 SQL 查询接口和轻量级的可视化层。此外，Databricks 提供了一种数据库类型的表结构。...结论：Databricks 和 Snowflake 在这篇文章中，我们讨论了两个非常流行的多云数据分析产品：Databricks 和 Snowflake。...正如上一篇博文中所讨论的，我们从它们的背景范式的角度专门研究了它们。 我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础，而 Databricks 更面向数据湖。...Databricks 可以直接从存储中提供数据或将数据导出到数据集市。不需要单独的数据仓库。另一方面，可以将数据直接摄取到 Snowflake 进行处理、建模和提供。
随着 Databricks 开源了完整的 Delta Lake 2.0[5]，包含了很多高级功能以及 Snowflake 宣布集成 Iceberg 表，市场现在很火爆。...与表相同，一种数据湖表格式将分布式文件捆绑到一个很难管理的表中。可以将其视为物理数据文件之间的抽象层，以及它们的结构以形成表格。想象一下一次插入数百个文件。...数据架构无需在批处理和流式中区分——它们都以相同的表结束，复杂性更低，速度更快。无论是从流还是批处理中读取都没有关系。开箱即用的 MERGE 语句适用于更改应用于分布式文件的流式传输情况。...Snowflake 宣布他们也将在 Iceberg 表中具有此功能。据我了解这些是 Databricks 和 Snowflake 中的专有功能。...可以参考教程：关于使用 Dremio 构建开放数据 Lakehouse[68]；使用Delta Lake 表格格式将数据加载到 Databricks Lakehouse 并运行简单分析[69]。
尽管 Snowflake 这类“云原生”数据仓库支持以数据湖格式（开放数据格式）读取外部表，也实现了湖仓一体方法，但是： Snowflake 数据的主要来源是自身的内部数据，存储成本更高。...图 3 DeNexus 数据平台结构图 Databricks 如何满足需求 支持不同类型用户的数据访问：要使用 SQL 访问数据，必须有人去处理原始数据，并做结构化处理。...Spark 等 Databricks 产品支持处理各种的类型数据，结构化的、半结构化的，以及非结构化的。 此外，Spark 并不使用特定的数据格式。...卓越技术：除非看到类似 Google、Netflix、Uber 和 Facebook 这样的技术领导者从开源系统转向了专有系统，否则尽可放心地使用 Databricks 这些从技术角度看十分卓越的开源系统...MLflow 最初是由 Databricks 创建，之后捐献给 Linux 基金会。
2022 年 6 月，Databricks 在其 Delta Lake 2.0 版本中开源了所有 Delta Lake API，并表示将把 Delta Lake 的所有增强功能贡献给 Linux 基金会...不过首席分析师指出，此次收购不太可能妨碍 Snowflake 使用 Iceberg，因为 Blue 和 Weeks 早就将该项目开源并捐赠给了 Apache 软件基金会。...然而Henschen 指出，感兴趣的人太多，任何一家公司都无法主导 Iceberg，尽管 Tabular 的收购可能会让 Databricks 在 Iceberg 方面占据优势。...2 Databricks与Snowflake的收购之争 Databricks 最近一直在收购公司，今年 3 月早些时候，Databricks 收购了位于波士顿的 Lilac AI，以帮助企业探索和使用他们的非结构化数据来构建基于...该公司最新的收购是从可观察性平台提供商 TruEra 购买资产，TruEra 是一家初创公司，也专门为机器学习和LLM 提供生命周期管理功能。
从数据湖方向发力的 Databricks，却逃脱了“过时”的命运，于今年宣布获得 16 亿美元的融资。...因此，Databricks 通过 Delta Lake 提供的表结构和 Spark 提供的计算引擎，构建了一套完整的基于数据湖的 OLAP 解决方案。...例如 Databricks 虽然在他们的论文中提到他们在对象存储之上提供了一层表结构的服务，即 Delta Lake。...和传统数据湖相似，数据依旧会统一存储在数据湖中，先存储后消费。但是，对于数据的结构化定义要求会越来越不重要，数据清洗或结构化的转化将更多地由平台智能化或者根据更人性化的配置定义完成。...下一代数据平台也应该提供强大的跨表查询能力。无论数据是直接存储在对象存储中、存储在 Iceberg 等表结构中、还是存储在外部的数据库中，数据平台都支持对这些表进行联合查询。
这几年最大的改变是云数据仓库的兴起。...Snowflake 只是想做云数据仓库，用于存储和处理大量结构化数据，Databricks 是 Spark 背后的商业公司，Spark 主要用于处理一般非结构化数据（任何类型的文本、音频、视频等）。...Snowflake 和 Databricks 两个公司的领域并不互相交叉，但是 Databricks 开始向其数据湖添加数据仓库功能，使数据分析师能够运行标准 SQL 查询，并添加 Tableau 或...Snowflake 和 Databricks 都希望成为所有数据的中心：一个存储所有数据的存储库，无论是结构化的还是非结构化的，并运行所有分析，无论是历史（商业智能）还是预测（数据科学、ML/AI）。...Snowflake 和 Databricks 到底谁会成为赢家呢？拭目以待。 参考链接 https://mattturck.com/data2021/
云数据平台的崛起已经改变了一切。传统的技术结构，如立方体和单体数据仓库，正在让位于更灵活和可扩展的数据模型。此外，转换可以在云平台内对所有数据进行。ETL在很大程度上已经被ELT所取代。...Snowflake表示，Databricks缺乏诚信，并表示该研究有缺陷，并有一个 "不确定 "的说法。...现在这一切都改变了，因为Snowflake指控Databricks采用不正当的营销手段来赢得关注。这关系到未来几百亿美元的潜在收入。...Databricks的首席执行官兼联合创始人Ali Ghodsi在一份声明中指出 ，Snowflake和Databricks如何在许多客户的数据堆中共存。...而这些可能是工作负载，否则会去Snowflake的。" 数据仓库供应商正在逐步从现有的模式转向数据仓库和数据湖模式的融合。同样地，那些在数据湖边开始他们的旅程的供应商现在也在向数据仓库领域扩展。
第三次革命来自 AI（深度学习 /LLM）带来的突破（规模带来质变），扩展能处理的数据的种类（从结构化，到半 / 非结构化），也扩展计算引擎（从关系型数据分析计算到基于大模型的内容理解与逻辑推理）。...图 5: 批、流、交互三种计算形态的差异 从工业界的角度看，2022-2023 年，Databricks 基于之前的 Delta Table 和 Live Table 提出统一的 Delta Live...2023 年下半年，Snowflake/Databricks 同期宣布旗下数据平台支持 Iceberg 的湖仓架构，至此数据湖三大表格式的争论告一段落，Iceberg 开始成为事实标准。...而最近十年，特别是随着深度学习技术的发展，ML/AI 拓宽了数据平台需处理的数据类型，底层引擎模式随之改变： 改变一，引擎以往只能处理结构化数据二维表，现在可以通过 AI 处理包括 text 、json...在内的半结构化数据，以及处理非结构化数据（音视图数据）； 改变二，引擎模式的顶层计算架构也在改变，类似生成式 AI 对文本和数据的直接理解和解读，类似 code interpreter 通过理解数据语意做大模型的插件式
云数据平台的崛起已经改变了一切。传统的技术结构，如立方体和单体数据仓库，正在让位于更灵活和可扩展的数据模型。此外，转换可以在云平台内对所有数据进行。ETL在很大程度上已经被ELT所取代。...数据界很少有人错过了2021年底Databricks和Snowflake之间非常公开的对决。...Snowflake表示，Databricks缺乏诚信，并表示该研究有缺陷，并有一个 "不确定 "的说法。...现在这一切都改变了，因为Snowflake指控Databricks采用不正当的营销手段来赢得关注。这关系到未来几百亿美元的潜在收入。...Databricks的首席执行官兼联合创始人Ali Ghodsi在一份声明中指出 ，Snowflake和Databricks如何在许多客户的数据堆中共存。
UniStore是Snowflake的一个新的存储引擎，不是Column Store 是个Row Store，它保证了Snowflake对一个row的访问会很快，并支持事务处理。...在UniStore上创建一种新的类型的表叫做HybridTable。这种表可以支持事务处理，用户可以在上面执行OLTP的操作。同时这种表也支持OLAP的操作。...创建的HybridTable必须要有Primary Key，Snowflake系统会确保这个Primary Key是唯一的。这听起来好像有点意思，为什么必须要Primary Key呢？...但是Snowflake依然选择了它，大概率是因为之前魔改做Metadata Service有技术积累了吧。继续魔改也不怕。 现在更有意思的是看Databricks怎么玩了。...毕竟Databricks现在想玩LakeHouse，而Snowflake现在却跑去做HTAP了。总是有种Databricks被Snowflake牵着鼻子走的感觉。
我想原因无非几个，Z-Order没那么吸引人，竞争对手也有了，以及可能和Snowflake支持Iceberg有关。 当然具体原因是什么，我是肯定没办法知道的。...我记得Databricks在今年的大会上也宣布要对流计算做点什么。但是好像比较失望的是，没有打算改变microbatch的基础架构。...Databricks说，其实我有个鬼点子，这个鬼点子先定义一个mapping表，比如说: A=uuid1, B=uuid2, C=uuid3。...有时候我觉得，公司还是要会宣传，会宣传的意思就是要会说神神叨叨别人听不懂的高大上的话。 Delta Lake2.0开源了，不知道下面会不会迎来春天呢？...三年在IT界，可以改变的太多了。2022年开源，效果大概率是没那么好了。但是Databricks还是有机会的。
作为同类公司，之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧，此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注？...正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到，“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。...一位知情人士表示：“当 Databricks 上市时，其市值可能会达到 350 亿美元，甚至可能高达 500 亿美元”。...这种模式的客户流失率更低，客户会更开心，利润增长更快。用户租赁 Databricks的服务，而后者负责保证安全性、可靠性和可用性。...在Delta Lake的支持下，Databricks将最好的数据仓库和数据湖整合到了Lakehouse体系结构中，从而为您提供了一个平台来协作处理所有数据，分析和AI工作负载。
数据仓库从多个来源提取数据，并转换和清理数据，然后将其加载到仓储系统中，作为数据真实的单一来源。组织投资数据仓库是因为它们能够快速提供整个组织的业务洞察。...虽然数据湖供应商不断涌现，提供更多托管服务（例如 Databricks 的 Delta Lake、Dremio 甚至 Snowflake），但传统上，数据湖是通过组合各种技术创建的。...Snowflake 宣布他们也将在 Iceberg 表中具有此功能。据我了解这些是 Databricks 和 Snowflake 中的专有功能。...两个主要竞争者在开发灵活的数据存储解决方案方面处于领先地位：Databricks 和 Snowflake。...5.4.1 创新对数据管理和分析领域的影响 Databricks 和 Snowflake 等领先者的这些创新正在继续模糊数据仓库和数据湖之间的界限。
有人认为这三大会差不多，但是大部分人还是觉得ICDE差一点。 2020年以前我每年会尽量争取去其中一个会议，以便紧跟形势。疫情起来以后就没去过了。...哦，对了，Databricks掀起的和Snowflake关于TPC-DS自己跑的很牛逼，Snowflake作弊的系列博客，里面用的就是这个Photon引擎。...这样就能吸引用户从Snowflake跳船来Databricks了。 我不是神仙，我不知道这个事情会不会发生。...我更不能肯定有了这个开源的举动以后，Snowflake的用户会不会跳到Databricks上来。...如果要问我的话，我觉得开源不远的将来会发生，但是Snowflake的用户跳船的事情，大概率还是会让Databricks失望。 如果我猜对了，大家记得回头叫我预言帝。
像 Snowflake 这样的云数据仓库发展迅速，主要集中在 SQL 用户和商业智能用例。但其他技术的采用也在加速，例如，像 Databricks 这样的数据仓库，正在比以往更快地增加客户。...未改变的是： 数据复制（如 Fivetran）、云数据仓库（如 Snowflake）和基于 SQL 的数据建模（使用 dbt）的组合继续构成这种模式的核心。...根据我们采访的一些数据专家的说法，这种情况可能会开始改变。 平台假说认为，数据堆栈的“后端”——大致定义为数据摄取、存储、处理和转换——已经开始围绕一组相对较小的基于云的供应商进行整合。...因此，客户数据被收集在一套标准的系统中，而且供应商正在大力投资，使这些数据容易被其他开发者访问——作为 Databricks 等系统的基本设计原则，以及通过 SQL 标准和 Snowflake 等系统的定制计算...有很多原因，例如，像 Snowflake 和 Databricks 这样的公司已经成为数据栈的稳定部分，包括伟大的产品，有能力的销售团队和低摩擦的部署模式。
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