作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我了解到Databricks是一个非常强大的数据集市解决方案,但是我不选择使用Databricks的原因有以下几点:
- 依赖性:Databricks是基于Apache Spark构建的,因此使用Databricks需要具备一定的Spark知识和经验。如果团队中没有相关的技术人员,那么使用Databricks可能需要额外的培训和学习成本。
- 成本:Databricks是一个商业化的解决方案,使用Databricks需要支付相应的许可费用。对于一些中小型企业或个人开发者来说,成本可能会成为一个考虑因素。
- 灵活性:Databricks是一个托管式的解决方案,这意味着你需要将数据和计算任务迁移到Databricks平台上进行处理。对于一些有特殊需求或已经有自己的数据处理基础设施的企业来说,可能更倾向于使用自建的解决方案,以便更好地控制和定制数据处理流程。
- 生态系统:Databricks虽然提供了一些内置的功能和工具,但是相比其他云计算品牌商,它的生态系统可能相对较小。这意味着在使用Databricks时,你可能无法享受到其他云计算品牌商提供的丰富的生态系统和第三方集成。
尽管我不选择使用Databricks作为我的数据集市,但这并不意味着Databricks不是一个好的解决方案。对于那些已经熟悉Spark和有足够预算的企业来说,Databricks可能是一个非常强大和高效的选择。然而,对于其他一些情况,可能需要综合考虑以上因素来决定是否选择Databricks作为数据集市解决方案。
请注意,以上回答仅代表个人观点,不涉及任何特定品牌商的推荐。