我对Azure有点陌生，我想知道什么时候建议使用ADF、Synapse或DataBricks。他们的最佳实践和性能用例是什么？
你能帮我回答这个理论问题吗？
干杯！
您的问题的直接答案是，它们都是ETL/ELT和数据分析工具，具有一些不同的方法和功能。
当谈到Azure Data Factory与Synapse时，除了一些功能外，它们几乎相同。在Azure中构建分析解决方案时，我们建议您从Synapse开始，因为您在一块玻璃中拥有完全集成的设计经验和Azure分析产品一致性。用于迁移数据库和复制文件的Azure数据工厂。你可以在这里找到这两种服务之间的大多数差异：来自Azure数据工厂的差异-Azure Synapse Analytics
Azure数据工厂与Databricks：关键差异
Azure数据工厂与Databricks：目的
ADF主要用于数据集成服务，以执行ETL过程并大规模协调数据移动。相比之下，Databricks为数据工程师和数据科学家提供了一个协作平台，可以在单个平台下执行ETL以及构建机器学习模型。
Azure数据工厂与Databricks：易用性
Databricks使用Python、Spark、R、Java或SQL使用笔记本电脑执行数据工程和数据科学活动。但是，ADF提供了一个拖放功能，可以直观地创建和维护数据管道。它由图形用户界面(GUI)工具组成，这些工具允许以更高的速率交付应用程序。
Azure数据工厂与Databricks：编码灵活性
尽管ADF使用GUI工具简化了ETL管道过程，但开发人员的灵活性较差，因为他们无法修改后端代码。相反，Databricks实现了一种编程方法，该方法提供了微调代码以优化性能的灵活性。
Azure数据工厂与Databricks：数据处理
企业在处理大量数据时通常会进行批处理或流处理。批处理处理批量数据，流处理基于应用程序的实时或存档数据(不到12小时)。ADF和Databricks同时支持批处理和流式传输选项，但ADF不支持实时流式传输。另一方面，Databricks通过Spark API支持直播和存档流选项。
Azure Synapse与Databricks：关键差异
Azure Synapse与Databricks：数据处理
Apache Spark支持Synapse和Databricks。前者有一个内置支持.NET应用程序的开源Spark版本，而后者有一个优化版的Spark，性能提高了50倍。通过优化的Apache Spark支持，Databricks允许用户选择支持GPU的集群，这些集群可以更快地处理数据，并具有更高的数据并发性。
Azure Synapse vs Databricks：智能笔记本
Azure Synapse和Databricks支持帮助开发人员执行快速实验的笔记本。Synapse提供了对笔记本的共同创作，条件是一个人必须在另一个人观察到更改之前保存笔记本。它没有自动版本控制。然而，Databricks笔记本支持实时共同创作以及自动版本控制。
Azure Synapse vs Databricks：开发者体验
开发人员只能通过Synapse Studio获得Spark环境，不支持任何其他本地IDE(集成开发环境)。它还缺乏与Synapse Studio笔记本的Git集成。另一方面，Databricks通过DatabricksUI和DatabricksConnect增强了开发人员的体验，Databricks Connect通过Databrick中的Visual Studio或Pycharm进行远程连接。
Azure Synapse与Databricks：架构
Azure Synapse体系结构包括存储、处理和可视化层。存储层使用Azure Data Lake存储，而可视化层使用Power BI。它还有一个传统的SQL引擎和一个用于商业智能和大数据处理应用程序的Spark引擎。相比之下，Databricks体系结构并不完全是一个数据仓库。它伴随着LakeHouse架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，用于元数据管理和数据治理。
来源：https://hevodata.com/learn/azure-data-factory-vs-databricks/，https://hevodata.com/learn/azure-synapse-vs-databricks/