Azure 数据工厂与 Databricks：详细比较

[mostakimvip06]

对于旨在获得洞察力和保持竞争优势的组织来说，有效地整合、处理和分析数据的能力非常重要。

两个强大的工具 Azure Data Factory 和 Databricks 已成为 Azure 生态系统中管理数据管道和执行高级分析的领先解决方案。虽然这些工具乍一看可能相似，但它们解决了数据工程和分析的不同方面。

在本文中，我们将探讨 Azure 数据工厂和 Databricks 的功能，比较它们的特性，并提供有关何时使用每种工具的见解。

什么是 Azure 数据工厂？


Azure 数据工厂(ADF) 是一种基于 荷兰赌博数据 云的ETL（提取、转换、加载）服务，可实现跨各种数据存储的数据集成、迁移和编排。它旨在促进数据从不同来源到集中位置的移动和转换，在那里可以对其进行分析和利用

商业智能。

使用 ADF，您可以创建和管理数据管道，自动从多个来源提取数据、将其转换为可用格式并将其加载到目标进行分析。

Azure 数据工厂的功能
以下是 ADF 最有趣的功能（无特定顺序）：

拖放界面：ADF 提供直观的界面，让您无需大量编码即可创建数据管道。这种用户友好的方法非常适合那些可能没有深厚技术专业知识但仍需要管理复杂数据工作流程的人。
与各种数据源集成：ADF 支持与本地和基于云的数据源集成，使其成为具有多样化数据环境的团队的多功能工具。
使用数据流支持复杂的数据转换：ADF 通过其数据流功能提供数据转换功能，使您能够直接在管道内执行复杂的转换。
调度和监控：ADF 包含内置的调度和监控工具，允许您自动执行数据管道并监控其性能。
与其他 Azure 服务本机集成：ADF 与其他 Azure 服务（例如Azure Synapse Analytics和Azure Blob Storage）无缝集成，在 Azure 生态系统内提供全面的数据管理解决方案。
如您所见，ADF 提供了在 Azure 生态系统中创建数据管道所需的一切！

该图显示 Azure 数据工厂位于众多数据源的中心。

Azure 数据工厂擅长连接和集成各种数据源。图片来源：微软。

对于那些有兴趣开始使用 Azure 的人来说，《Azure 简介》课程是一个很好的资源。 《Azure 管理和治理》课程非常适合那些经验丰富的人。

什么是 Databricks？
显示 Databricks 徽标的图像

Databricks 是一个分析平台，为大数据处理和机器学习提供协作环境。Databricks 基于 Apache Spark，旨在处理大规模数据处理任务，使您能够执行复杂的分析并开发机器学习模型。

Databricks 提供了一个统一的平台，数据工程师、数据科学家和分析师可以在该平台上协作，以简化的工作流程处理、分析和可视化数据。