Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Databricks Data Intelligence Platform es más fácil de usar, configurar y administrar. Sin embargo, prefirieron hacer negocios con AWS Lake Formation en general.
Muy conveniente convierte datos en formatos como Parquet y ORC para análisis más rápidos y utiliza ML incorporado para eliminar duplicados y encontrar registros coincidentes.
Por ahora no hay ninguno, si hay alguno en el futuro, lo actualizaré.
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
Se necesitan demasiadas personalizaciones para lograr la combinación adecuada de parametrización para un rendimiento óptimo. Por otro lado, Snowflake ofrece muchas características listas para usar sin que el desarrollador tenga que preocuparse por estas cosas.
Muy conveniente convierte datos en formatos como Parquet y ORC para análisis más rápidos y utiliza ML incorporado para eliminar duplicados y encontrar registros coincidentes.
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
Por ahora no hay ninguno, si hay alguno en el futuro, lo actualizaré.
Se necesitan demasiadas personalizaciones para lograr la combinación adecuada de parametrización para un rendimiento óptimo. Por otro lado, Snowflake ofrece muchas características listas para usar sin que el desarrollador tenga que preocuparse por estas cosas.