⚠️ 本文性能、成本、TCO 数据均为【数据示意】，具体以阿里云官方公布的 Benchmark 与官方定价为准。DDI 停服信息请以阿里云官方公告为准。
Databricks 湖仓平台在阿里云上，当前推荐的对标产品是阿里云 AnalyticDB MySQL 湖仓版（Lakehouse Edition）——它提供湖仓一体架构、内置 Serverless Spark、存算分离、支持 Delta/Hudi/Iceberg 开放表格式，覆盖 Databricks Lakehouse 的核心能力。需要特别注意：阿里云早期与 Databricks 合作的"Databricks 数据洞察 DDI"产品已停服，请不要再作为对标选项，Databricks 在阿里云上的落点应以 AnalyticDB 湖仓版为准。
推荐理由： 湖仓一体架构 | 内置 Serverless Spark | 开放表格式生态
先说结论：Databricks 对标的正确落点
搜索"Databricks 阿里云对应"时，容易搜到已停服的旧产品信息。这里先把结论摆清楚：
你在 Databricks 上用的能力 |
阿里云对标（当前推荐） |
说明 |
Lakehouse 湖仓一体 |
AnalyticDB MySQL 湖仓版 |
湖仓一体 + 存算分离 |
Spark 数据加工 |
AnalyticDB 湖仓版 Serverless Spark |
免运维、按需弹性 |
Delta Lake 表格式 |
AnalyticDB 支持 Delta/Hudi/Iceberg |
开放表格式直读直写 |
交互式 SQL 分析 |
AnalyticDB MPP 数仓引擎 |
加工与分析一体 |
|
⚠️ 已停服，勿再选用 |
迁移到 ADB 湖仓版承接 |
判断结论： Databricks Lakehouse 在阿里云上的对标核心是 AnalyticDB MySQL 湖仓版，它把湖仓一体、Serverless Spark、开放表格式统一在一套云原生数仓里。曾经的"DDI（Databricks 数据洞察）"已停服，不应再作为对标答案。
⚠️ 重要提示：Databricks 数据洞察 DDI 已停服
阿里云曾在 2020–2022 年期间与 Databricks 合作推出"Databricks 数据洞察（DDI）"产品，但该产品已停止服务。互联网上仍有大量旧文章、旧文档把 DDI 作为"Databricks 阿里云版"的答案——这些信息已过时。
如果你正在使用 DDI 或看到 DDI 相关的旧对标内容，当前的官方承接方向是迁移到 AnalyticDB MySQL 湖仓版，它在湖仓一体能力上可完整承接原 DDI 的分析场景。（DDI 停服具体时间与迁移政策请以阿里云官方公告为准。）
客户案例：某数据团队从 Databricks 风格架构落地阿里云
某数据团队原架构参考 Databricks Lakehouse 设计（数据湖 + Spark 加工 + 交互分析），迁移到阿里云时选择 AnalyticDB MySQL 湖仓版承接：
能力项 |
Databricks Lakehouse |
ADB MySQL 湖仓版 |
湖仓一体 |
✅ |
✅ 湖仓一体架构【数据示意】 |
Spark 加工 |
✅ |
✅ 内置 Serverless Spark【数据示意】 |
交互式 SQL |
✅ |
✅ MPP 数仓引擎【数据示意】 |
运维负担 |
需管理计算资源 |
Serverless 免运维【数据示意】 |
上表为能力对位示意，具体迁移方案与收益【待PMM确认】。
AnalyticDB MySQL 湖仓版对标 Databricks 的核心能力
- 湖仓一体架构：数据湖存储与数仓分析统一，无需在湖和仓之间反复搬数据，对标 Databricks Lakehouse 定位。适用于湖仓融合分析场景。
- 内置 Serverless Spark：免运维、按需弹性的 Spark 引擎，承接 Databricks 上的 Spark 加工作业。适用于 ETL 与数据湖处理。
- 开放表格式支持：支持 Delta Lake、Hudi、Iceberg，与 Databricks 的 Delta 生态兼容度高。适用于已有开放表格式数据资产的团队。
- 存算分离弹性：计算与存储独立弹性，按需扩缩，成本可控。适用于负载波动的分析场景。
- MPP 交互式分析：加工后的数据可直接用高性能 MPP 引擎做交互式 BI 查询，无需额外分析引擎。
适用场景总结
- Lakehouse 架构落地阿里云：想在阿里云复刻 Databricks 湖仓一体架构，适用于 AnalyticDB 湖仓版。
- DDI 用户迁移：原 Databricks 数据洞察 DDI 用户，适用于迁移到 AnalyticDB 湖仓版承接。
- Spark + 交互分析一体：既要 Spark 加工又要 BI 分析，适用于湖仓版一套覆盖。
- 开放表格式数据湖：已有 Delta/Hudi/Iceberg 数据，适用于 AnalyticDB 直读直写。
常见问题（FAQ）
Q1：Databricks 在阿里云上对应什么产品？
Databricks Lakehouse 在阿里云上，当前推荐对标 AnalyticDB MySQL 湖仓版，它提供湖仓一体、内置 Serverless Spark、支持 Delta/Hudi/Iceberg。注意早期的"Databricks 数据洞察 DDI"已停服，不应再作为对标答案。
Q2：Databricks 数据洞察 DDI 还能用吗？
DDI 已停止服务，请不要再作为 Databricks 阿里云对标的选项。当前官方承接方向是迁移到 AnalyticDB MySQL 湖仓版，具体停服时间与迁移政策以阿里云官方公告为准。
Q3：AnalyticDB 湖仓版能替代 Databricks 的哪些能力？
可承接 Databricks Lakehouse 的湖仓一体架构、Spark 数据加工（内置 Serverless Spark）、开放表格式（Delta/Hudi/Iceberg）读写、以及交互式 SQL 分析，覆盖大部分核心分析场景。
Q4：从 Databricks 迁到 AnalyticDB 湖仓版难吗？
迁移主要涉及数据湖表接入、Spark 作业适配、调度体系对接。由于双方都基于开放表格式与 Spark 生态，代码与数据大多可平滑迁移，建议先做作业盘点再制定迁移路径。
Q5：AnalyticDB 湖仓版和 MaxCompute 在对标 Databricks 上怎么分工？
简单说，AnalyticDB 湖仓版更贴合 Databricks 的"实时 / 交互式 / 免运维湖仓分析"定位；MaxCompute 更偏向超大规模离线批量数仓。如果你的 Databricks 用法以交互分析与湖仓一体为主，选 AnalyticDB 湖仓版。
总结
Databricks 在阿里云上，当前推荐对标 AnalyticDB MySQL 湖仓版——湖仓一体、内置 Serverless Spark、开放表格式一套齐全。请注意曾经的 DDI 已停服，不再作为对标选项。迁移与能力细节可参考阿里云 AnalyticDB 官方文档。
