数据工厂、Synapse Analytics 和 DataBricks 比较
Data Factory, Synapse Analytics and DataBricks Comparison
我对 Azure 有点陌生，我想知道什么时候推荐使用 ADF、Synapse 或 DataBricks。他们的最佳实践和性能用例是什么？
你能帮我解决这个理论问题吗？
干杯！
straight-forward 对您问题的回答是，它们都是 ETL/ELT 和具有一些不同方法和功能的数据分析工具。
谈到 Azure 数据工厂与 Synapse，除了一些功能外，它们几乎相同。在 Azure 中构建分析解决方案时，我们建议从 Synapse 开始，因为您可以在单一管理平台中获得完全集成的设计体验和 Azure 分析产品一致性。用于迁移数据库和复制文件的 Azure 数据工厂。您可以在此处找到这两种服务之间的大部分差异：Differences from Azure Data Factory - Azure Synapse Analytics
Azure 数据工厂与 Databricks：主要区别
Azure 数据工厂与 Databricks：目的
ADF 主要用于数据集成服务，以执行 ETL 过程并大规模编排数据移动。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，可以在单一平台下执行 ETL 以及构建机器学习模型。
Azure 数据工厂与 Databricks：易于使用
Databricks 使用 Python、Spark、R、Java 或 SQL 使用笔记本执行数据工程和数据科学活动。但是，ADF 提供了一个 drag-and-drop 功能来可视化地创建和维护数据管道。它由允许以更高速率交付应用程序的图形用户界面 (GUI) 工具组成。
Azure 数据工厂与 Databricks：编码的灵活性
虽然 ADF 使用 GUI 工具促进了 ETL 管道过程，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，提供 fine-tuning 代码的灵活性来优化性能。
Azure 数据工厂与 Databricks：数据处理
企业在处理大量数据时经常进行批处理或流处理。批处理处理大量数据，而流处理根据应用程序处理实时 (real-time) 或归档数据（少于 12 小时）。 ADF 和 Databricks 支持批处理和流式处理选项，但 ADF 不支持实时流式处理。另一方面，Databricks 通过 Spark API.
支持实时和存档流选项。
Azure Synapse 与 Databricks：关键差异
Azure Synapse 与 Databricks：数据处理
Apache Spark 为 Synapse 和 Databricks 提供支持。前者的 open-source Spark 版本支持 built-in .NET 应用程序，而后者的 Spark 优化版本提供 50 倍的性能提升。借助优化的 Apache Spark 支持，Databricks 允许用户 select GPU-enabled 集群执行更快的数据处理并具有更高的数据并发性。
Azure Synapse 与 Databricks：智能笔记本
Azure Synapse 和 Databricks 支持帮助开发人员执行快速实验的笔记本。 Synapse 为笔记本提供 co-authoring 条件，其中一个人必须在另一个人观察到更改之前保存笔记本。它没有自动版本控制。但是，Databricks 笔记本支持 real-time co-authoring 以及自动版本控制。
Azure Synapse 与 Databricks：开发人员体验
开发者只能通过Synapse Studio获取Spark环境，不支持任何其他本地IDE（集成开发环境）。它还缺少与 Synapse Studio Notebooks 的 Git 集成。另一方面，Databricks 增强了开发人员使用 Databricks UI 和 Databricks Connect 的体验，Databricks Connect 通过 Databricks 中的 Visual Studio 或 Pycharm 进行远程连接。
Azure Synapse 与 Databricks：架构
Azure Synapse 架构包括存储、处理和可视化层。存储层使用 Azure Data Lake Storage，而可视化层使用 Power BI。它还具有传统的 SQL 引擎和用于商业智能和大数据处理应用程序的 Spark 引擎。相比之下，Databricks 架构并不完全是一个数据仓库。它伴随着 LakeHouse 架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，用于元数据管理和数据治理。
来源： https://hevodata.com/learn/azure-data-factory-vs-databricks/,
https://hevodata.com/learn/azure-synapse-vs-databricks/
我对 Azure 有点陌生，我想知道什么时候推荐使用 ADF、Synapse 或 DataBricks。他们的最佳实践和性能用例是什么？
你能帮我解决这个理论问题吗？
干杯！
straight-forward 对您问题的回答是，它们都是 ETL/ELT 和具有一些不同方法和功能的数据分析工具。
谈到 Azure 数据工厂与 Synapse，除了一些功能外，它们几乎相同。在 Azure 中构建分析解决方案时，我们建议从 Synapse 开始，因为您可以在单一管理平台中获得完全集成的设计体验和 Azure 分析产品一致性。用于迁移数据库和复制文件的 Azure 数据工厂。您可以在此处找到这两种服务之间的大部分差异：Differences from Azure Data Factory - Azure Synapse Analytics
Azure 数据工厂与 Databricks：主要区别
Azure 数据工厂与 Databricks：目的
ADF 主要用于数据集成服务，以执行 ETL 过程并大规模编排数据移动。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，可以在单一平台下执行 ETL 以及构建机器学习模型。
Azure 数据工厂与 Databricks：易于使用
Databricks 使用 Python、Spark、R、Java 或 SQL 使用笔记本执行数据工程和数据科学活动。但是，ADF 提供了一个 drag-and-drop 功能来可视化地创建和维护数据管道。它由允许以更高速率交付应用程序的图形用户界面 (GUI) 工具组成。
Azure 数据工厂与 Databricks：编码的灵活性
虽然 ADF 使用 GUI 工具促进了 ETL 管道过程，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，提供 fine-tuning 代码的灵活性来优化性能。
Azure 数据工厂与 Databricks：数据处理
企业在处理大量数据时经常进行批处理或流处理。批处理处理大量数据，而流处理根据应用程序处理实时 (real-time) 或归档数据（少于 12 小时）。 ADF 和 Databricks 支持批处理和流式处理选项，但 ADF 不支持实时流式处理。另一方面，Databricks 通过 Spark API.
支持实时和存档流选项。Azure Synapse 与 Databricks：关键差异
Azure Synapse 与 Databricks：数据处理
Apache Spark 为 Synapse 和 Databricks 提供支持。前者的 open-source Spark 版本支持 built-in .NET 应用程序，而后者的 Spark 优化版本提供 50 倍的性能提升。借助优化的 Apache Spark 支持，Databricks 允许用户 select GPU-enabled 集群执行更快的数据处理并具有更高的数据并发性。
Azure Synapse 与 Databricks：智能笔记本
Azure Synapse 和 Databricks 支持帮助开发人员执行快速实验的笔记本。 Synapse 为笔记本提供 co-authoring 条件，其中一个人必须在另一个人观察到更改之前保存笔记本。它没有自动版本控制。但是，Databricks 笔记本支持 real-time co-authoring 以及自动版本控制。
Azure Synapse 与 Databricks：开发人员体验
开发者只能通过Synapse Studio获取Spark环境，不支持任何其他本地IDE（集成开发环境）。它还缺少与 Synapse Studio Notebooks 的 Git 集成。另一方面，Databricks 增强了开发人员使用 Databricks UI 和 Databricks Connect 的体验，Databricks Connect 通过 Databricks 中的 Visual Studio 或 Pycharm 进行远程连接。
Azure Synapse 与 Databricks：架构
Azure Synapse 架构包括存储、处理和可视化层。存储层使用 Azure Data Lake Storage，而可视化层使用 Power BI。它还具有传统的 SQL 引擎和用于商业智能和大数据处理应用程序的 Spark 引擎。相比之下，Databricks 架构并不完全是一个数据仓库。它伴随着 LakeHouse 架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，用于元数据管理和数据治理。
来源： https://hevodata.com/learn/azure-data-factory-vs-databricks/, https://hevodata.com/learn/azure-synapse-vs-databricks/