大多数从雪花到Databricks的迁移都是以成本出售,并以其他东西交付.
信用额度项目是项目获得资金的原因,但完成幸福的团队通常是那些出于不同原因移动的团队:他们希望ML,流线和GenAI的工作量生活在分析数据旁边,而不是在两个平台之间闪烁.
如果你的唯一理由就是帐单,那么在犯罪前先看下面的断面部分——诚实的数字比甲板上说的要长.
我们是一个Databricks商店, 我们已经写了别的地方 关于如何选择两个平台 如果你还没有承诺。
这篇文章假设你有。
到底有什么变化 两个平台从一个SQL控制台看相类似,其背后结构不同.
规划前值得内化的地圖: 地层雪花 Databricks 在雪花三角洲内部自有地存储微分 在您自己的 S3/ ADLS/ GCS 桶计算虚拟仓库、 T恤大小的工作集群、 全功能集群、 SQL 仓库、 光子治理作用等级、 列访问政策、 遮蔽政策 计费单位 贷记DBU,按计算类型定价不同 存储行是最下游的后果。
在"雪花"上,存储和计算是同一账单上单独的行项目;在"Databricks"上,存储是您云提供商的问题和您云提供商的发票.
这是一种真正的好处——数据仍然可以被其他引擎读取,但也意味着你的"数据砖成本"和"数据平台成本"不再是同一个数字,财务需要知道在第一批发票到达之前.
在选择工具前选择一个策略 三模式,选择决定它之后的一切: 起起起起起伏.
复制出一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相一相相一相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相 最快的,它忠实地保留了你在雪花中所做的每一个设计妥协——包括你因为雪花那样向您计费而做的.
当合同到期而日历是制约时,可以抗辩。
复设坛.
将图案转换为奖章结构,保持业务逻辑,重新设计布局.
这是大多数庄园应该登陆的地方: 你得到Delta的文件布局, 液体集群和光子为您工作, 而不是继承一个与它们抗争的形状。
复作阿弥陀佛.
围绕"Databricks-native"模式重建管线——流入摄取,Delta Live Tables,工作代替任务.
时间最长,远方的最佳经济学,只有球队获得一个平台方案的资金,而不是移民入场券,才符合现实.
错误是选择了升降和转速,然后期待重新存档节省.
Databricks上雪花形状的表格计算成本与雪花形状的表格成本相仿.
努力存在于SQL,而不是复制数据的数据是一个已经解决的问题.
散装导出到 Parquet, 在对象存储中降落, 验证 。
对于一个大庄园来说,这是一个排期练习,而不是工程练习——湖屋联合会让你在排行时查询雪花的位置,这值得作为桥梁而不是目的地使用.
代码是时间表去的地方。
自动转换器——Databricks自己的工具,"刀锋"(BladeBridge),助手——会通过直截了当的SQL给你带来大部分的路.
他们不处理的是长尾,而长尾不相称:JavaScript存储程序没有Databricks等同.
他们被重新写成PySpark或SQL脚本,通过手,由能理解自己所做所为的人来完成.
如果你有几十个这样的, 那是你的关键路径。
半结构处理.
雪花的语义 以及它在JSON路径中的特殊无能 都需要经过精心翻译 查询通常在转换后运行;它们只是悄悄地返回不同的行.
时区和日期算术.