在博客中，Databricks 声称这是一件大事，有助于证明数据仓库在未来十年要么不复存在，要么会大变样，“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓”。...Snowflake 公司创始人还强调这种基准测试没什么意义，在这个年代发布数据库基准测试结果是“将正常的技术交流变成了缺乏完整性的营销噱头”。...事情经过 第一回合：Databricks 出击 Databricks 正着力推动一种名为“数据湖仓”的新型架构，支持者称这种架构甚至能够消除对于数据仓库的直接需求、颠覆几十年来的行业标准，其意义堪比出现了一款能够直接干掉谷歌...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。...Databricks 还宣布巴塞罗那超级计算中心（BSC）的研究团队运行了另外一项不同的基准性能比较，并发现 Databricks SQL（lake house）在同等规模下的速度可达 Snowflake
强大的数据版本控制功能：确保特定文件和表的版本不会在高级建模中发生更改，能记录数据湖中所有的历史交易，可轻松访问和使用历史版本数据。...近数据仓库之父 Bill Inmon 最也阐述了类似的观点： “一开始，我们会把所有的数据都扔到一个大坑中，称其为“数据湖”。但我们很快就会发现，仅仅将数据扔进坑里是毫无意义的操作。...另一种做法是将数据以开放数据格式导出为文件，但这增加了额外的 ETL 步骤，增加了复杂性，也不合时宜。...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。...对数据湖中的数据，Snowflake 并未提供与其内部数据相同的管理功能，例如事务、索引等。 Snowflake 的 SQL 引擎的优化，主要针对其内部格式查询数据。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。...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。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...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。
其产品具备以下特点： 缓存：使用快速中间数据格式将远程文件的副本缓存在本地存储中，从而提高了相同数据的连续读取速度。...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。...Delta Lake在数据湖中添加了一个存储层以管理数据质量，从而确保数据湖仅包含供消费者使用的高质量数据。不再有格式错误的数据提取，为合规性而删除数据的困难或为修改数据捕获而修改数据的问题。...统一的批处理和流源和接收器：Delta Lake中的表既是批处理表，又是流式源和接收器。流数据提取，批处理历史回填和交互式查询都可以直接使用。 模式演进：大数据在不断变化。...审核历史记录：Delta Lake交易日志记录有关数据所做的每次更改的详细信息，提供更改的完整历史记录，以进行合规性，审计和复制。
从技术角度上来说， 进行 ETL 的数据直接来源于操作性数据库（OLTP数据库） 有表结构、索引和事务等丰富的SQL特性 2010 年代以后的数据湖 2010年左右的时候，传统的数据仓库碰上了互联网时代...数据湖拥有着： 低成本的存储：可以使用文件API（S3、HDFS）存储所有原生数据； 开放的文件格式（Parquet）：可以被机器学习和深度学习引擎直接接触； 可以使用ETL任务将特定数据加载进数据仓库里...它引入了多个不同的计算引擎，比如有着 Hive、Impala 等等，它们都有着不同的SQL方言，提高了复杂性； 数据仓库要使用数据湖数据时，需要额外的 ETL 步骤； 因为没有良好的理论规范，有时候会面临着重复存储的问题...Lakehouse 概念 Lakehouse 将数据仓库建立在数据湖之上，赋予了数据湖事务支持、表结构、报表以及分析应用的支持等功能。...Lakehouse 是构建在数据湖之上的，因此自然也采用了存算分离的架构，数据存储在一个集群中，而在另一个集群中进行处理。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。...用于数据结构化的专用 SQL 池数据仓库(Dedicated SQL pool data warehouse )。与此相关的是，微软在推出 Synapse 时犯了一个错误。...但是，例如，无服务器 SQL 池是 Azure 大数据产品中的一项很棒的新功能。它是一种可作为服务使用的 SQL 查询工具：您无需构建任何基础架构。它立即可用，您按使用量付费。...例如，可以定义可从多个工具访问的通用关系数据库类型表。 另一方面，将单个工作区用作图形用户界面是有益的。通常，在构建新的分析平台时，您需要对云大数据组件有相当广泛的了解。...因此，如果您尝试使用 Synapse 环境，请记住关闭数据仓库以阻止其收取费用。其他组件会自行处理。 Azure Synapse 环境非常独特，因为所有相关的大数据湖和数据仓库工具都集中在同一个包中。
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你只能对数据子集进行可视化。最近情况发生了变化，因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 中的可视化提供原生支持（我还在等着看他们的成果）。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。 问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或
最后数据湖表格式通过将所有数据源聚合到一个表中来帮助进行数据分析。因此更新一个数据源将更新所有其他数据源，就好像它们都在一个表中一样。...支持 DML 的数据湖通过让用户轻松保持源表和目标表之间的一致性，简化了治理和审计以及变更数据捕获 (CDC)。例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。...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。...这种跟踪在多个用例中都有帮助，例如通过仅处理更改来优化 ETL 过程，仅使用新信息而不是整个表更新 BI 仪表板，以及通过将所有更改保存在更改日志中来帮助审计。...索引管理 索引表可以使数据湖加速查询执行[25]，使用索引而不是遍历整个数据集来提供结果。在 SQL 查询中应用过滤器时，索引特别有用，因为它简化了搜索。
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务，它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变，将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。...反过来，Azure Synapse 和 Azure Databricks 可以对 Azure Data Lake Storage 中的相同数据运行分析。...Azure Synapse 和 Azure Databricks 为我们提供了更大的机会，可以将分析、商业智能和数据科学解决方案与服务之间的共享数据湖相结合。...例如，在拥有 1000 个 DWU（数据仓库单元）的情况下，Azure Synapse 有助于将工作的一部分分配给销售，另一部分分配给市场营销（例如 60% 分配给一个，40% 分配给另一个）。...其中有： 对于数据准备和加载，复制命令不再需要外部表，因为它允许您将表直接加载到数据库中。 它提供对标准 CSV 的全面支持：换行符和自定义分隔符以及 SQL 日期。
将数据加载到数据湖中，数据团队花费时间构建和维护复杂 ETL 管道的旧瓶颈消失了，并且跳过了等待数周的数据访问请求。...在现代数据基础设施的新兴架构[19]中，Lakehouse架构越来越得到认可，并通过知名供应商（包括 Databricks、Google Cloud、Starburst 和 Dremio）和数据仓库先驱的采用情况验证了这点...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。...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。...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。
---- 数据湖 vs 数据仓库 vs Lakehouse 数据仓库和数据湖的结合形成了 Lakehouse， 数据仓库和流结合形成了 Streaming Warehouse 数据仓库、数据湖、流三者结合可能是下一个需要进一步延伸和研究的方向...与数据湖相比，Lakehouse 集成了计算框架和 SQL 查询引擎，添加了数据治理能力，支持 Catalog 表管理和先进的作业编排。...Databricks是一个基于Apache Spark的云端数据处理平台。 Lakehouse则是一种新兴的数据架构，结合了数据湖和数据仓库的优点，旨在提供更好的数据管理和查询能力。...一体化架构：指将数据仓库和数据湖融合在一起，实现数据的统一管理和使用。 存算分离：指将存储和计算分离，以提高计算效率和灵活性。...⑥ 统一批流处理 数据架构无需在批处理和流式中区分，它们都以相同的表视图对外暴露，复杂性更低，速度更快。无论是从流还是批处理中读取都能获取一致的数据快照。
使用数据仓库的团队通常利用 SQL 查询来分析用例。 通常，数据仓库最适合使用由特定架构定义的结构化数据，这些架构将数据组织到整齐、标记良好的表中。...Presto 和 Spark 技术引入了高性能 SQL，在数据湖上提供近乎交互式的速度。这一创新为数据湖直接服务分析和探索创造了可能性，无需汇总到传统数据仓库中。...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。...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。...扫描计划很快------不需要分布式 SQL 引擎来读取表或查找文件 高级过滤------使用表元数据通过分区和列级统计数据修剪数据文件 Iceberg 旨在解决最终一致的云对象存储中的正确性问题。
因此，正如Databricks使其数据湖看起来更像数据仓库一样，Snowflake一直在使其数据仓库看起来更像数据湖。简而言之，数据湖仓是一个平台，旨在结合数据仓库和数据湖的优点。...那是在2012年，专家们在 Strata-Hadoop World声称数据湖将杀死数据仓库（创业公司当时拒绝了SQL并使用了Hadoop--SQL在当时有点逊色，其原因在今天看来是荒谬的）。...正如Kleiner Perkins的合伙人Bucky Moore在他最近的文章中讨论的那样 blog post: "云数据仓库的设计是为了支持商业智能用例，这相当于扫描整个表并汇总结果的大型查询。...在目前的状态下，现代数据栈中的大多数数据质量工具都集中在监控管道元数据或对仓库中的静态数据进行SQL查询--有些工具与不同层次的数据脉络或根本原因分析相联系。...一个只对仓库中的数据进行SQL查询的工具可能被定义为端到端的数据可靠性工具，而一个监控管道元数据的工具可能被定义为数据质量监控工具（反之亦然）。这个名单还在继续。
Databricks 是一款搭载 Spark，并基于网页的数据分析平台。Databricks 的数据湖仓架构集成了业界最优秀的数据仓库和数据湖。...借助 Databricks 内置的 JDBC 驱动程序，只需几分钟即可将 TiDB Cloud 对接到 Databricks，随后可以通过 Databricks 分析 TiDB 中的数据。...本文主要介绍如何创建 TiDB Cloud Developer Tier 集群、如何将 TiDB 对接到 Databricks，以及如何使用 Databricks 处理 TiDB 中的数据。...在本章节中，我们将创建一个新的 Databricks Notebook，并将它关联到一个 Spark 集群，随后通过 JDBC URL 将创建的笔记本连接到 TiDB Cloud。...表。
比如，Databricks SQL（Lakehouse 上的无服务器数据仓库）使用量获得了大幅增长。 这种架构模式特别适合于快速开发和部署，因为它能够根据需求自动扩展资源，并且只在实际使用时产生费用。...Lakehouse 架构结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，旨在降低成本并加速数据及人工智能项目的实施。...李潇： 今年，Databricks 的最大进展主要体现在将人工智能集成到数据平台中。...对于企业级用户而言，数据安全通常是最优先考虑的问题。在我看来，选择技术平台时，首先应确保平台能够解决数据合规和数据资产安全性问题，其次才是成本控制和性能提升。...重要的是，技术选择应根据具体需求定制，因为不同的选择将导致不同的成果。对于企业级用户，数据安全无疑是首要关注的领域。在选择技术平台时，首先要确保所选平台能够全面应对数据合规性和数据资产安全性的挑战。
2020年11月，Databricks又推出了Databricks SQL，让客户可以在数据湖上直接运行商业智能和分析报告。 开放统一的AI平台 构建机器学习模型很难，将模型应用到生产中更难。...其采用了全新的系统设计，可直接在数据湖使用等低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...这样可以减少延迟，并降低在数据池和数据仓库中操作两个数据副本的成本。 存储与计算分离 在实践中，这意味着存储和计算使用单独的集群，因此这些系统能够扩展到支持更大的用户并发和数据量。...支持多种工作负载 包括数据科学、机器学习以及SQL和分析。可能需要多种工具来支持这些工作负载，但它们底层都依赖同一数据存储库 端到端流 实时报表是许多企业中的标准应用。...以往公司产品或决策过程中涉及的大多数数据都是来自操作系统的结构化数据，而现在，许多产品以计算机视觉和语音模型、文本挖掘等形式将AI融入其中。
我们将演讲分为两篇博文： • 第一篇博文（这篇文章）描述了数据仓库和数据湖仓一体的演变，并指出了两者之间的架构差异。 • 第二篇文章比较了数据仓库和数据湖仓一体架构的功能和性价比特征。...今天不谈 Hudi，而是列出每个人都熟悉的数据仓库与数据湖和数据湖仓一体之间的区别，后者较新。我将描述整体架构，如何思考问题，以及应该留在当前的架构中还是继续演进。...[10] - databricks • 行业标杆和诚信竞争[11] - Snowflake 如何理解这一切？数据仓库已经非常容易理解也已经很成熟了。而从2018年到2020年，数据湖一直处于低谷。...比较数据仓库和数据湖仓一体：体系结构 让我们快速了解一下基础知识，首先是：什么是本地仓库？ 有一堆有强大的磁盘和CPU的节点，运行SQL，它在节点上运行并访问本地数据；它只是一个集群数据库架构。...数据服务是关键差异所在 数据服务是主要区别所在，在仓库中维护或管理表的大多数东西都是专有的。
众所周知，数据+AI是未来的趋势。 虽然现在依然有很多公司，对于数据的认知就是存储在关系数据库中的交易数据，也许还有一些报表用来对最近几个月发生的业务进行分析。...而现在云数据仓库（Snowflake、Amazon Redshift 和 Google BigQuery）和 Lakehouses (Databricks) 性价比高，可以存储大量数据，也不需要大量的开发工程师...许多人将现代数据堆栈的出现视为启动新创业公司的机会，因此去年许多狂热的风险投资活动都集中在现代数据堆栈公司上也就不足为奇了。...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
SQL 查询不再是传统数据库或者数据仓库的独门秘籍。 在解决了分布式查询的问题之后，下一个问题是，对于存储于数据湖中的数据，很多是非结构化的和半结构化的，如何对它们进行有效地组织和查询呢？...这个问题就是，传统数据湖是为大数据、大数据集而构建的，它不擅长进行真正快速的 SQL 查询，并没有提供有效的方法将数据组织成表的结构。...Databricks 是立足于数据湖，进行了向数据仓库方向的演化，提出了湖仓一体的理念；而 Snowflake 在创建之初就是为了提供现代版的数据仓库，近些年来也开始引入数据湖的概念，但本质上说它提供的还是一个数据仓库...至于数据在各个环节中的存储，也将隐藏在平台内部。数据孤岛将逐渐消亡，原因很简单，如果数据湖本身能够提供足够好的 OLAP 支持，为什么还要把数据拷贝一份再放到数据仓库中呢？...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。
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