Különbség a nagy adat és az adattárház között
Az adattárolás az elmúlt 10–20 év egyik leggyakoribb szava, míg a nagy adatforgalom az utóbbi 5–10 év forró trendje. Mindkettő rengeteg adatot tartalmaz, a jelentéskészítéshez, amelyet elektronikus tárolóeszköz kezel. Tehát a maximális emberek egy általános gondolata, hogy a közelmúltbeli nagy adatok nagyon hamarosan felváltják a régi adattárolást. De a nagy adat- és adattárolás nem cserélhető fel, mivel teljesen más célra használták fel. Tehát kezdjük el tanulni a Big Data és az Data Warehouse részleteket ebben a bejegyzésben.
Összehasonlítás a nagy adatok és az adattárház között
Az alábbiakban a 8 legnagyobb különbség van a nagy adat és az adattárház között
Főbb különbségek a Big Data és az Data Warehouse között
A nagy adatok és az adattárház közötti különbséget az alábbiakban ismertetjük:
- Az Adattárház az adattárolás vagy adattár architektúrája. Míg a Big Data technológia a hatalmas adatok kezelésére és a lerakat előkészítésére.
- Bármely DBMS adat, amelyet az Adatraktár elfogad, míg a Big Data bármilyen adatot elfogad, beleértve transznacionális adatokat, szociális média adatokat, gépadatokat vagy bármilyen DBMS adatot.
- Az adattárház csak a szerkezeti adatokat (relációs vagy nem relációs) kezeli, de a nagy adatok kezelhetik a szerkezeti, nem szerkezeti, félig strukturált adatokat.
- A nagy adatok általában elosztott fájlrendszert használtak hatalmas adatok elosztott módon történő betöltésére, de az adattárháznak nincs ilyen koncepciója.
- Üzleti szempontból, mivel a nagy adatoknak nagyon sok adata van, az ezekre vonatkozó elemzések nagyon eredményesek lesznek, és az eredmény sokkal értelmesebb lesz, amelyek segítenek a szervezet megfelelő döntésének meghozatalában. Mivel az Adatraktár elsősorban segíti a tájékozott információk elemzését.
- Az adattárház a relációs adatbázist jelenti, tehát az adatok tárolása és beolvasása hasonló lesz a normál SQL lekérdezésekhez. És a nagy adatok nem követik a megfelelő adatbázis-struktúrát, a kaptár vagy az SQL szikra használatával kell megnézni az adatokat kaptár-specifikus lekérdezés segítségével.
- Az adattárolásba betöltött adatok 100% -át elemző jelentésekhez használják. De a Hadoop által betöltött adatoktól az elemzési jelentésekhez eddig legfeljebb 0, 5% -ot használtak. Más adatok betöltődnek a rendszerbe, de nem használnak állapotot.
- Adatraktározás soha nem volt képes kezelni humongus adatokat (teljesen strukturálatlan adatok). A nagy adat (Apache Hadoop) az egyetlen lehetőség a rosszindulatú adatok kezelésére.
- A letöltés ütemezése az adattárházban az adatmennyiség alapján egyidejűleg növekszik. Ez azt jelenti, hogy kevés időbe telik az alacsony mennyiségű adat, és nagy idő szükséges az olyan hatalmas mennyiségű adathoz, mint a DBMS. De nagy adatok esetén kis időbe telik a hatalmas adatok beolvasása (mivel azokat kifejezetten hatalmas adatok kezelésére tervezték), ám hatalmas időbe telik, ha valamilyen módon megpróbálunk kis adatokat HDFS-ben betölteni vagy letölteni a térkép-csökkentés használatával .
Big Data vs Data Warehouse összehasonlító táblázat
| AZ ÖSSZEHASONLÍTÁS ALAPJA | Adattárház | Nagy adat |
| Jelentés | Az Adatraktár elsősorban építészet, nem technológia. Adatok kinyerése az SQL-alapú adatforrásokból (főleg relációs adatbázisból) és segítséget nyújt az elemző jelentések előállításához. A meghatározás szempontjából az adattár, amely bármilyen analitikai jelentést felhasznál, egy folyamatból származik, amely nem más, mint az adattárház. | A Big Data elsősorban olyan technológia, amely az adatok mennyiségén, sebességén és sokféleségén áll. A kötetek határozzák meg a különböző forrásokból származó adatok mennyiségét, a sebesség az adatfeldolgozás sebességét, a fajták pedig az adattípusok számát jelentik (főleg az összes típusú adatformátumot támogatják). |
| preferenciák | Ha egy szervezet tudni akar valamilyen megalapozott döntést (például a vállalatukban zajló eseményekről, a következő évi tervezésről a folyó év teljesítményadatai alapján stb.), Akkor inkább az adattárolást választják, mivel ehhez a jelentéshez megbízható vagy hihető a forrásokból származó adatok. | Ha a szervezetnek összehasonlítania kell sok olyan nagy adatot, amelyek értékes információkat tartalmaznak és segítik a jobb döntés meghozatalát (például hogyan lehet nagyobb bevételt generálni, nagyobb jövedelmezőséget, több ügyfelet stb.), Akkor nyilvánvalóan a Big Data megközelítést részesítették előnyben. |
| Elfogadott adatforrás | Elfogadott egy vagy több homogén (az összes hely ugyanazt a DBMS terméket használja) vagy heterogén (helyek eltérő DBMS terméket futtathatnak) adatforrások. | Bármely forrás elfogadható, beleértve az üzleti tranzakciókat, a közösségi médiát és az érzékelőktől vagy a gépről származó adatokat. Lehetséges, hogy egy DBMS termékről származik, vagy sem. |
| Elfogadott formátumok | Elsősorban a szerkezeti adatokat (konkrétan relációs adatokat) kezeli. | Minden formátumot elfogadott. Szerkezeti adatok, relációs adatok és strukturálatlan adatok, ideértve a szöveges dokumentumokat, e-maileket, videókat, audiókat, tőzsdei adatokat és pénzügyi tranzakciókat. |
| Tárgy-orientált | Az adattárház tárgyközpontú, mert valójában információkat szolgáltat az adott tárgyról (például egy termékről, ügyfelekről, beszállítókról, értékesítésről, bevételről stb.), Nem pedig a szervezet folyamatban lévő működéséről. Nem a folyamatban lévő működésre összpontosít, elsősorban a döntéshozatalt segítő adatok elemzésére vagy megjelenítésére. | A nagy adatok szintén tárgyközpontúak, a fő különbség az adatok forrása, mivel a nagy adatok az összes forrásból képesek elfogadni és feldolgozni az adatokat, beleértve a közösségi médiát, érzékelőket vagy gépspecifikus adatokat. Fő célja az adatok pontos elemzése, különös tekintettel a témára. |
| Time-Variant | Az adattárházban összegyűjtött adatokat egy adott időszak azonosítja. Mivel elsősorban az elemző jelentés történeti adatait tárolja. | A Big Data számos megközelítést alkalmaz a már betöltött adatok azonosítására, az időtartam az egyik megközelítés. A nagy adatok elsősorban sima fájlokat dolgoznak fel, tehát a dátummal és idővel történő archiválás lesz a legjobb módszer a betöltött adatok azonosításához. De lehetősége van adatfolyam-kezelésre is, így nem mindig tárolja a történeti adatokat. |
| Nem illékony | A korábbi adatok soha nem törlődnek, amikor új adatokat adnak hozzá. Ez az adattárház egyik fő jellemzője. Mivel ez teljesen különbözik az operatív adatbázistól, így az operatív adatbázisban bekövetkező bármilyen változás közvetlenül nem érinti az adattárházat. | A nagy adatok esetében az előző adatok semmi esetre sem törlődnek, amikor új adatok adódnak hozzá. Táblázatot képviselő fájlként tárolja. De itt néha streaming esetén közvetlenül használja a Hive vagy Spark operációs környezetet. |
| Elosztott fájlrendszer | A hatalmas adatok feldolgozása az adattárolásban nagyon időigényes, és néha egy napot igényelt a folyamat befejezéséhez. | Ez a Big Data egyik legnagyobb hasznossága. A HDFS (Hadoop Distributed File System) elsősorban arra szolgál, hogy hatalmas adatokat töltsön be az elosztott rendszerekben a térképcsökkentő program segítségével. |
Következtetés
A fenti magyarázat és megértés szerint a következõkre juthatunk:
- A nagy adatok és az adattárház nem azonosak, tehát nem cserélhetők fel.
- Egy szervezet a Big Data és az Data Warehouse megoldást igényeik alapján követheti, nem azért, mert hasonlóak.
- A szervezet igényeinek megfelelően követheti mind a nagy adatok, mind az adattárház megoldások kombinációját.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Big Data vs Data Warehouse, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- 5 legjobb különbség a nagy adatok és a géptanulás között
- 10 népszerű adattárház eszköz és technológia
- 5 legjobb dolog, amit tudnod kell az üzleti intelligencia és az adattárház között