What are the best Databricks alternatives for BI and SQL?

Snowflake and BigQuery are top Databricks alternatives for BI because they simplify scaling and deliver strong SQL performance. If you prefer open formats on data lakes, Dremio or Starburst (Trino) provide fast SQL on Parquet/Iceberg with a semantic layer.

Which Databricks alternative is best for real-time analytics?

ClickHouse and Apache Druid excel at real-time analytics with sub-second queries and high concurrency. They’re ideal Databricks alternatives for product analytics, observability, and user-facing dashboards.

What’s a good on-prem Databricks alternative?

A common on-prem alternative combines Apache Spark for compute, MinIO for S3-compatible storage, and Trino for fast SQL on lakes. This stack mimics Databricks’ flexibility while maintaining full control over data and compliance.

How do I choose between Snowflake and Databricks?

Pick Snowflake if you want SQL-first simplicity, governed data sharing, and quick BI at scale. Choose Databricks if your workloads are Spark-heavy, you need unified notebooks for data engineering and ML, or you rely on Delta Lake features.

Are there serverless Databricks alternatives with predictable costs?

Yes—Google BigQuery and AWS Athena (with Glue for ETL) are serverless, pay-as-you-go options. They reduce ops overhead and can be cost-effective for variable or ad hoc workloads.

أفضل 12 بديلًا لـ Databricks لعام 2025: خيارات أكثر ذكاءً لـ Lakehouse و ETL والذكاء الاصطناعي

إذا كنت تقيّم بدائل Databricks، فأنت لست وحدك. فبين التحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد، وتطور احتياجات بحيرة البيانات مقابل المستودع، تستكشف العديد من الفرق خيارات تناسب مجموعتها ومهاراتها وميزانياتها بشكل أفضل. إليك دليل عملي معمق لأفضل بدائل Databricks في عام 2025 - ما الذي تجيده، وأين تقصر، وكيفية اختيار المسار الصحيح دون تعطيل خارطة طريقك.

ملاحظة: سنغطي مستودعات البيانات السحابية، ومحركات الاستعلام، ومنصات بحيرة البيانات كاملة المكدس، والبنيات مفتوحة المصدر التي يمكنك تصميمها خصيصًا لمؤسستك.

بدائل Databricks: سياق سريع وأهميته

واقع السوق: لقد نضج سوق منصات البيانات. يمكنك الآن تجميع تجربة شبيهة بـ Databricks عبر أدوات قابلة للتركيب (مثل، تخزين الكائنات + محرك الاستعلام + التنسيق) أو استخدام منصات متكاملة. تعكس نظرة Gartner العامة للسوق اتساع البدائل عبر أنظمة قواعد البيانات السحابية وخدمات التحليلات.

حكمة المجتمع: يقوم العديد من مهندسي البيانات بتجميع مجموعات داخلية ومختلطة باستخدام Spark و MinIO و Trino/Presto لتقليد تجربة Databricks، خاصةً عندما تكون مخارج السحابة أو الإدارة أو جاذبية البيانات من الأمور المثيرة للقلق.

مشهد 2025: تشتمل قوائم أفضل منافسي Databricks باستمرار على Snowflake و BigQuery و Redshift و Synapse و Dremio و Starburst (Trino) والمزيد، ولكل منها مقايضات متميزة فيما يتعلق بالتكلفة والأداء والإدارة وتكامل الذكاء الاصطناعي.

لمن هذا الدليل

الفرق التي بلغت سقوف التكلفة مع Databricks وتبحث عن أسعار يمكن التنبؤ بها.

المؤسسات التي تضع معايير قياسية على موفر خدمة سحابية (AWS، Azure، GCP) وتريد تكاملًا أصليًا أكثر إحكامًا.

قادة البيانات الذين يقررون بين استراتيجية تعتمد على المستودع أولاً مقابل استراتيجية تعتمد على بحيرة البيانات أولاً.

البناة الذين يفضلون التحكم مفتوح المصدر وداخليًا للامتثال أو جاذبية البيانات.

هيكل هذا الدليل

تحليل عملي وموجه نحو الحلول حسب حالة الاستخدام: ELT/ETL، BI/SQL، AI/ML، الإدارة، والقدرة على التنبؤ بالتكلفة.

إيجابيات وسلبيات وإشارات قرار لكل بديل من بدائل Databricks.

قوائم مختصرة لسيناريوهات محددة (مثل، "ELT منخفض الإدارة لتحليلات المنتج").

أفضل 12 بديل لـ Databricks في عام 2025

Snowflake: بساطة تعتمد على المستودع أولاً مع توسيع بحيرة البيانات/الذكاء الاصطناعي الأفضل لـ: الفرق التي تريد أداءً جاهزًا، وسير عمل يعتمد على SQL أولاً، وقابلية توسع يمكن التنبؤ بها.

لماذا هو بديل: إن فصل Snowflake بين التخزين/الحوسبة، وميزات الإدارة الأصلية، والدعم المتزايد للبيانات غير المنظمة وأعباء عمل ML تجعله جذابًا مقارنةً بنهج Databricks الذي يركز على Spark.

نقاط القوة: توسيع نطاق بسيط، ونظام بيئي قوي، ومشاركة البيانات، وسوق، وتزامن عالٍ.

المقايضات: وظائف مملوكة، وزيادة محتملة في التكلفة مع المستودعات الافتراضية قيد التشغيل دائمًا؛ قد تتطلب تحويلات Spark الأصلية إعادة صياغة.

حالات الاستخدام المثالية: ذكاء الأعمال على نطاق واسع، ELT، مشاركة البيانات الخاضعة للإدارة، والتحليلات شبه المنظمة.

Google BigQuery: تحليلات بدون خادم مع أسعار شفافة الأفضل لـ: الفرق التي تركز على GCP، والتفكير بدون خادم أولاً، وأعباء العمل المتغيرة.

لماذا هو بديل: يزيل نموذج BigQuery المُدار بالكامل عمليات المجموعة ويوفر أوضاع تسعير يمكن التنبؤ بها (عند الطلب لكل تيرابايت ممسوحة ضوئيًا أو التزامات بسعر ثابت).

نقاط القوة: بدون خادم، واستعلامات موحدة، و ML متكامل (BQML)، وأداء ممتاز للتحليلات المخصصة.

المقايضات: تكاليف الخروج إذا غادرت البيانات GCP، والفروق الدقيقة في ضبط تزامن ذكاء الأعمال.

حالات الاستخدام المثالية: تحليلات التسويق، وبيانات الأحداث، و ML المتكامل مع SQL.

Amazon Redshift: MPP ناضج مع تكامل عميق مع AWS الأفضل لـ: المتاجر الأصلية في AWS التي تريد تكاملًا محكمًا (Glue، S3، Lake Formation).

لماذا هو بديل: يعالج Redshift أعباء عمل المستودع الكلاسيكية ويتكامل مع Athena و Glue و EMR لأنماط بحيرة البيانات.

نقاط القوة: نموذج مستودع SQL مألوف؛ وضوابط التكلفة عبر RA3 + Spectrum؛ والوصول إلى النظام البيئي.

المقايضات: النفقات العامة للإدارة مقابل الخيارات بدون خادم؛ يمكن أن يكون ضبط الأداء عمليًا.

حالات الاستخدام المثالية: ذكاء الأعمال التقليدي، وإعداد التقارير المالية، والهندسة المعمارية التي تعتمد على AWS أولاً.

Azure Synapse Analytics: مركز تحليلات موحد على Azure الأفضل لـ: المؤسسات التي تركز على Microsoft (Power BI، Azure AD، Purview).

لماذا هو بديل: يمزج Synapse بين SQL و Spark وخطوط الأنابيب واستكشاف البيانات تحت مظلة واحدة، وهو أمر مقنع غالبًا لبصمات Azure.

نقاط القوة: جزء واحد لتكامل البيانات، ودفاتر ملاحظات Spark، ومجمعات SQL، وقرب Power BI.

المقايضات: التعقيد؛ وضبط الأداء عبر المحركات المختلطة؛ والفروق الدقيقة في الترخيص.

حالات الاستخدام المثالية: أعباء عمل SQL + Spark المختلطة، وتكامل Power BI المحكم.

Dremio: بحيرة بيانات مفتوحة مع SQL عالي الأداء بتنسيقات مفتوحة الأفضل لـ: بنيات البيانات المفتوحة على Iceberg/Parquet مع بساطة بحيرة البيانات.

لماذا هو بديل: يوفر Dremio بحيرة بيانات تعتمد على SQL أولاً تستعلم عن البيانات في مكان وجودها، مما يقلل من الحركة ويركز على الأداء بتنسيقات الجداول المفتوحة.

نقاط القوة: دلالات بحيرة البيانات على البيانات المفتوحة؛ وانعكاسات للتسريع؛ وطبقة دلالية.

المقايضات: منحنى التعلم التشغيلي؛ واتساع الميزات مقابل السحابات الضخمة.

حالات الاستخدام المثالية: خدمة ذاتية لذكاء الأعمال مباشرة على البحيرات، وتنسيقات الملفات/الجداول المفتوحة.

Starburst (Trino): توحيد SQL سريع عبر مصادر البيانات المتنوعة الأفضل لـ: تحليلات عبر المصادر بدون ETL ثقيل؛ و Trino يركز على الأداء.

لماذا هو بديل: يقوم Starburst بتشغيل Trino (PrestoSQL) للاستخدام المؤسسي، مما يتيح استعلامات عالية السرعة عبر البيانات في S3 و HDFS والبحيرات والمستودعات.

نقاط القوة: SQL موحد؛ وموصلات بوفرة؛ والتحكم في التكاليف عن طريق تقليل ازدواجية البيانات.

المقايضات: يتطلب إدارة دقيقة واستراتيجيات تخزين مؤقت؛ وليس نظامًا أساسيًا كاملاً لـ ML.

حالات الاستخدام المثالية: بحيرة بيانات منطقية، وذكاء الأعمال متعدد المصادر، ووقت سريع للوصول إلى الرؤى.

Apache Spark على Kubernetes (DIY): التحكم والمرونة والتكلفة الأفضل لـ: الفرق الهندسية الثقيلة التي تريد Spark بدون الاعتماد على مورد واحد.

لماذا هو بديل: إذا كان نموذج Databricks الذي يركز على Spark جذابًا ولكنك تريد التحكم في البنية التحتية، فإن تشغيل Spark على K8s يوفر المرونة وقابلية النقل.

نقاط القوة: التحكم في التكاليف، واختيار البنية التحتية، داخليًا أو مختلطًا؛ ويتماشى جيدًا مع MinIO/S3.

المقايضات: عبء العمليات (المراقبة، والقياس التلقائي، والترقيات)؛ ومتطلبات المواهب.

حالات الاستخدام المثالية: الصناعات الخاضعة للتنظيم، والسحابة المختلطة، و ETL دفعة ثقيلة.

Trino (مفتوح المصدر): محرك SQL لبحيرة البيانات والتوحيد الأفضل لـ: الفرق التي تفضل المصادر المفتوحة النقية ولديها نضج في العمليات.

لماذا هو بديل: يعمل Trino على تشغيل SQL موحد ومنخفض الكمون عبر البحيرات والمستودعات؛ ومجتمع قوي وملف تعريف أداء.

نقاط القوة: السرعة على بحيرات البيانات؛ و MPP قابل للتطوير؛ ونظام بيئي واسع للموصلات.

المقايضات: المسؤولية التشغيلية؛ وأنماط التخزين المؤقت/التسريع مطلوبة.

حالات الاستخدام المثالية: ذكاء الأعمال على بحيرات البيانات، والتحليلات عبر المصادر.

Druid/ClickHouse: تحليلات في الوقت الفعلي واستعلامات في أقل من ثانية الأفضل لـ: تحليلات المنتج، والمراقبة، و IoT، والتحليلات التي تواجه المستخدم.

لماذا هو بديل: إذا كانت حاجتك الأساسية هي OLAP في الوقت الفعلي والتجميعات السريعة، فيمكن أن يتفوق Druid أو ClickHouse على الأنظمة الأساسية العامة.

نقاط القوة: استعلامات بالمللي ثانية على نطاق واسع؛ وتخزين عمودي؛ وتجميعات مادية.

المقايضات: أعباء عمل متخصصة؛ و ETL و ML قد يقعان في مكان آخر.

حالات الاستخدام المثالية: لوحات المعلومات ذات التزامن العالي واتفاقيات مستوى الخدمة منخفضة الكمون.

Dataiku أو DataRobot: منصات الذكاء الاصطناعي الشاملة مع الإدارة الأفضل لـ: علم بيانات المواطن، وعمليات MLOps الخاضعة للإدارة، وخطوط الأنابيب المرئية.

لماذا هو بديل: إذا تم استخدام Databricks بشكل أساسي للتعاون في ML، فإن هذه الأنظمة الأساسية تعمل على تبسيط دورة حياة النموذج والامتثال.

نقاط القوة: تدفقات مرئية، وإدارة قوية، ومراقبة النموذج، وعمليات التكامل.

المقايضات: أقل ملاءمة كمحرك SQL أساسي؛ وتكاليف حوسبة منفصلة.

حالات الاستخدام المثالية: إدارة ML المؤسسية، والصناعات الخاضعة للتنظيم، ومستويات المهارات المختلطة.

AWS Glue + Athena: ELT بدون خادم و SQL على S3 الأفضل لـ: بحيرات البيانات منخفضة الإدارة على AWS مع أنماط الدفع لكل استعلام.

لماذا هو بديل: يوفر Glue Spark مُدارًا لـ ETL؛ وتقدم Athena SQL بدون خادم على S3 (Presto/Trino تحت الغطاء).

نقاط القوة: عمليات قليلة، ونموذج تكلفة بدون خادم؛ ويتكامل مع Lake Formation.

المقايضات: تقلب الأداء؛ والضبط مطلوب لعمليات الربط الكبيرة.

حالات الاستخدام المثالية: ELT حساس للتكلفة، والتحليلات المخصصة، والاستعلام عن السجلات/الأحداث.

مكدس بحيرة البيانات الداخلي (Spark + MinIO + Trino) الأفضل لـ: المؤسسات التي تلتزم بالامتثال بشكل كبير، والهندسة المعمارية الداخلية أو المختلطة.

لماذا هو بديل: يكرر قدرات Databricks دون الاعتماد على السحابة باستخدام مكونات مفتوحة. يوصي المهندسون المجتمعيون بشكل متكرر بـ Spark للحوسبة، و MinIO للتخزين المتوافق مع S3، و Trino لـ SQL و BI.

نقاط القوة: تحكم كامل في البيانات؛ وقابل للتخصيص؛ وإنفاق متوقع على البنية التحتية.

المقايضات: التعقيد التشغيلي؛ ويتطلب نضج DevOps.

حالات الاستخدام المثالية: سيادة البيانات، والتحكم في التكاليف، واحتياجات الأداء المخصصة.

بدائل Databricks حسب الهدف الأساسي

أقل النفقات العامة للعمليات ووقت سريع للقيمة

اختر: BigQuery، Snowflake، AWS Glue + Athena

لماذا: الحد الأدنى من إدارة المجموعة، ونماذج التكلفة التي يمكن التنبؤ بها، والإعداد السريع.

SQL-First BI على بحيرات البيانات (تنسيقات مفتوحة)

اختر: Dremio، Starburst (Trino)، Trino OSS

لماذا: استعلم عن البيانات في مكان وجودها؛ وتجنب الازدواجية المكلفة؛ والطبقات الدلالية للخدمة الذاتية.

تحليلات في الوقت الفعلي ولوحات معلومات في أقل من ثانية

اختر: ClickHouse، Apache Druid

لماذا: مصممة خصيصًا لاستعلامات تحليلية منخفضة الكمون على نطاق واسع.

محاذاة أصلية للسحابة، لمورد واحد

اختر: Redshift (AWS)، Synapse (Azure)، BigQuery (GCP)

لماذا: تكامل عميق مع الهوية، والإدارة، والأمن، والخدمات الأصلية.

التعاون في ML والإدارة

اختر: Dataiku، DataRobot، الوظائف الإضافية Snowflake Cortex، BigQuery ML

لماذا: إدارة قوية لدورة حياة النموذج وسير عمل مُدار.

التحكم الكامل (داخلي/مختلط)

اختر: Spark على K8s، MinIO، Trino؛ أو الدعم التجاري عبر Starburst

لماذا: التحكم في التكاليف، وجاذبية البيانات، ووضع الامتثال.

اعتبارات التكلفة والتسعير

حبيبات الحوسبة: المستودعات الافتراضية لـ Snowflake مقابل نموذج BigQuery بدون خادم؛ غالبًا ما تحتاج المحركات المستندة إلى Trino إلى طبقات تخزين مؤقت/انعكاس للأداء/التكلفة.

التخزين: يمكن لتنسيقات الجداول المفتوحة (Iceberg/Delta/Hudi) فصل الحوسبة والتخزين، مما يمنحك قوة التسعير.

خروج البيانات: يمكن أن تهيمن مخارج السحابة على التكاليف إذا استعلمت عبر السحابات.

التزامن: يجب على المؤسسات التي تعتمد على ذكاء الأعمال بشكل كبير اختبار توسيع نطاق التزامن وسلوك ذاكرة التخزين المؤقت لتجنب انتشار الحوسبة.

ملاحظات حول الترحيل والتوافق

من Spark/Databricks إلى المستودع أولاً: ترجمة خطوط أنابيب PySpark/Spark SQL إلى SQL/ELT؛ يمكن أن يساعد dbt في توحيد التحويلات؛ ضع في اعتبارك إعادة كتابة UDF.

من Delta إلى التنسيقات المفتوحة: قم بتقييم Iceberg/Hudi؛ وخطط لتطور المخطط، والضغط، وميزات السفر عبر الزمن.

الإدارة: قم بتعيين ميزات تشبه كتالوج Unity إلى Purview (Azure) أو Lake Formation (AWS) أو كتالوجات مفتوحة المصدر (Glue، Hive Metastore، Nessie).

إطار القرار: اختر بديل Databricks الخاص بك في 15 دقيقة

إذا كان فريق البيانات الخاص بك يعتمد على SQL أولاً ويركز على ذكاء الأعمال: اختر Snowflake أو Dremio/Starburst اعتمادًا على التفضيل المفتوح مقابل الملكية.

إذا كنت تستخدم سحابة واحدة: BigQuery (GCP) أو Redshift (AWS) أو Synapse (Azure).

إذا كان الوقت الفعلي هو نجمك الشمالي: ClickHouse أو Druid.

إذا كنت بحاجة إلى إدارة ML بالإضافة إلى سير العمل المرئي: Dataiku.

إذا كان يجب عليك امتلاك المكدس: Spark على K8s + MinIO + Trino.

نماذج الهندسة المعمارية على سبيل المثال

بحيرة بيانات مفتوحة (AWS): S3 + Apache Iceberg + Dremio أو Starburst + dbt + Apache Airflow + Power BI/Looker. أضف Ranger/Lake Formation للإدارة.

تحليلات بدون خادم (GCP): BigQuery + Dataflow لـ ETL + BQML + Looker. بسيط، منخفض العمليات.

ML و BI مختلط (Azure): ADLS + Synapse (SQL + Spark) + Purview + Power BI، مع استبدال Databricks اختياريًا عبر Synapse Spark.

تحليلات في الوقت الفعلي: استيعاب Kafka/Kinesis + ClickHouse/Druid + تحويلات خفيفة الوزن + طبقة دلالية.

لقطة إيجابيات وسلبيات (في لمحة)

Snowflake: + سهل على نطاق واسع؛ - ملكية ومكلفة محتملة.

BigQuery: + بساطة بدون خادم؛ - تكاليف الخروج والمسح لكل عملية.

Redshift: + أصلي في AWS؛ - الضبط والإدارة.

Synapse: + تجربة Azure موحدة؛ - التعقيد.

Dremio: + أداء بحيرة بيانات مفتوحة؛ - منحنى التعلم.

Starburst/Trino: + قوة موحدة؛ - يحتاج إلى إدارة واستراتيجية تخزين مؤقت.

Spark على K8s: + التحكم؛ - عبء العمليات.

ClickHouse/Druid: + تحليلات في أقل من ثانية؛ - متخصص.

Dataiku: + إدارة ML؛ - ليس محرك SQL أساسي.

Glue + Athena: + بدون خادم ورخيص؛ - تقلب الأداء.

نصائح واقعية للانتقال السلس

ابدأ بعبء عمل المنارة: انقل نطاقًا واحدًا (مثل، تحليلات التسويق) أولاً؛ وقم بقياس الوقت اللازم للقيمة وفروق التكلفة.

اعتمد التنسيقات المفتوحة حيثما أمكن ذلك: يقلل Iceberg/Hudi/Parquet من الاعتماد على مورد واحد ويحسن الاختيار.

أحضر طبقة دلالية مبكرًا: يمكن لأدوات مثل الطبقة الدلالية لـ Dremio أو مقاييس dbt تثبيت التعريفات وتقليل اضطراب ذكاء الأعمال.

تعامل مع التكلفة كميزة: قم بتنفيذ الحصص والتنبيهات وضوابط التكلفة من اليوم الأول.

صلب الإدارة: قم بتعيين الأدوار والسلالة وعقود البيانات وسياسات الكتالوج قبل الترحيل.

جدير بالذكر: إذا بحثت عبر مستندات ومراجعات متعددة للموردين، فيمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي في متصفحك تسريع المقارنات وتلخيص ملفات PDF/أوراق TCO وتتبع الملاحظات. يوفر Sider.AI شريطًا جانبيًا للدردشة والتلخيص والبحث عبر الصفحات - وهو أمر مفيد لتقييم المقايضات في النظام الأساسي وتجميع الملخصات الداخلية.

تجميع المصادر والمزيد من القراءة

وجهات نظر المجتمع حول مكدسات بحيرة البيانات الداخلية باستخدام Spark و MinIO و Trino.

قوائم منسقة لمنافسي Databricks في عام 2025 (Snowflake، BigQuery، Redshift، Synapse، محركات Apache، إلخ).

بدائل السوق الواسعة من مراجعات المحللين (قاعدة بيانات سحابية وخيارات التحليلات).

النتائج الرئيسية

لا يوجد "بديل Databricks" واحد يناسب الجميع. طابق الأداة بالمهمة: ذكاء الأعمال، والوقت الفعلي، وإدارة ML، أو اختيارية البيانات المفتوحة.

يوفر المستودع أولاً (Snowflake/BigQuery) السرعة والبساطة؛ بينما توفر بحيرة البيانات أولاً (Dremio/Starburst/Trino) المرونة والانفتاح.

تقلل المحاذاة الأصلية للسحابة من احتكاك التكامل؛ بينما تقلل التنسيقات المفتوحة من الاعتماد على مورد واحد.

جرب وقيّم وكرر - ثم قم بالتوسع بثقة.

الخطوات التالية

ضع قائمة مختصرة بـ 3 أدوات تتوافق مع هدفك الأساسي (مثل، BigQuery، Dremio، ClickHouse).

قم بترحيل خط أنابيب واحد جيد النطاق؛ وقارن بين التكلفة/الأداء وسرعة المطور.

قم بتوحيد المقاييس والإدارة؛ وقم بالتوسع بناءً على المكاسب المثبتة.

الأسئلة الشائعة

س1: ما هي أفضل بدائل Databricks لـ BI و SQL؟ يعد Snowflake و BigQuery من أفضل بدائل Databricks لـ BI لأنهما يبسطان التوسع ويقدمان أداء SQL قويًا. إذا كنت تفضل التنسيقات المفتوحة على بحيرات البيانات، فإن Dremio أو Starburst (Trino) يوفران SQL سريعًا على Parquet/Iceberg مع طبقة دلالية.

س2: ما هو أفضل بديل Databricks للتحليلات في الوقت الفعلي؟ يتفوق ClickHouse و Apache Druid في التحليلات في الوقت الفعلي مع الاستعلامات في أقل من ثانية والتزامن العالي. إنها بدائل Databricks المثالية لتحليلات المنتج والمراقبة ولوحات المعلومات التي تواجه المستخدم.

س3: ما هو البديل الجيد لـ Databricks الداخلي؟ يجمع بديل داخلي شائع بين Apache Spark للحوسبة و MinIO للتخزين المتوافق مع S3 و Trino لـ SQL سريع على البحيرات. يحاكي هذا المكدس مرونة Databricks مع الحفاظ على التحكم الكامل في البيانات والامتثال.

س4: كيف أختار بين Snowflake و Databricks؟ اختر Snowflake إذا كنت تريد بساطة تعتمد على SQL أولاً، ومشاركة البيانات الخاضعة للإدارة، و BI سريع على نطاق واسع. اختر Databricks إذا كانت أعباء العمل الخاصة بك تعتمد على Spark بشكل كبير، أو كنت بحاجة إلى دفاتر ملاحظات موحدة لهندسة البيانات و ML، أو كنت تعتمد على ميزات Delta Lake.

س5: هل توجد بدائل Databricks بدون خادم بتكاليف يمكن التنبؤ بها؟ نعم - Google BigQuery و AWS Athena (مع Glue لـ ETL) هما خياران بدون خادم والدفع أولاً بأول. إنها تقلل من النفقات العامة للعمليات ويمكن أن تكون فعالة من حيث التكلفة لأعباء العمل المتغيرة أو المخصصة.