成本比较：Databricks Cluster Jobs与SQL Warehouse在批处理中的应用
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内容提要
本文比较了Databricks的Cluster Jobs和SQL Warehouse在批处理中的成本效益。Cluster Jobs适合复杂的ETL流程，而SQL Warehouse优化了SQL查询性能。测试结果表明，使用Photon的Jobs Compute在成本和执行时间上最具优势，合理选择计算选项可显著降低成本并提升性能。
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关键要点
- 批处理是数据工程的基本组成部分，Databricks提供多种计算选项。
- Cluster Jobs适合复杂的ETL流程，而SQL Warehouse优化SQL查询性能。
- 选择合适的计算选项对成本、性能和整体效率有显著影响。
- Cluster Jobs支持灵活的数据处理任务，能够动态扩展资源。
- SQL Warehouse专为SQL工作负载设计，提供高并发和快速查询执行。
- 测试结果显示，使用Photon的Jobs Compute在成本和执行时间上最具优势。
- Serverless SQL Warehouse虽然方便，但由于定价模型，成本最高。
- Jobs Compute Without Photon的执行时间更长且成本更高，是效率最低的选择。
- 选择合适的计算选项可以显著降低成本而不牺牲性能。
- Terraform Databricks Jobs Module简化了Databricks作业的部署和管理。
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