在选择现代数据平台时，Databricks 和 Snowflake 是最常被比较的两种解决方案。它们各自擅长不同场景： Snowflake 被视为云原生数据仓库的典范，强调易用性和性能；而 Databricks 则定位于统一数据湖、数据工程与机器学习。在评估存储支持服务时，我们选择了 Databricks，以下是几个关键原因。\n\n1. 统一架构：Lakehouse模型的灵活性\n行业倾向于采用 Lakehouse架构，它能同时支持数据湖的灵活性与数据仓库的治理能力。Databricks革命性地推广了Delta Lake和开源的Apache Spark，允许用户将结构化和非结构化的数据存储在开放格式（如 Parquet、JSON）中，并通过催化引擎实现数据仓库的功劳。相比之下，Snowflake 更像是一元化的仓库：它在可扩展性和云端支持上表现出色，但管控在其存储层（特别是它家的元数据管理和SQL优化），如果介入更高技术水平的异构数据处理或定制要求时略显强硬。通过加入 Databricks，‘一把钥匙解多层次锁’便能减低管理陷阱混合云的劳累……”}