Rozdiel medzi veľkými dátami a dátovými skladmi
Skladovanie dát je jedným z bežných slov za posledných 10 - 20 rokov, zatiaľ čo veľké dáta sú horúcim trendom za posledných 5 - 10 rokov. Obaja majú veľké množstvo údajov, ktoré sa používajú na podávanie správ, spravovaných elektronickým pamäťovým zariadením. Jedna spoločná myšlienka o maximálnom počte ľudí teda spočíva v tom, že staré veľké údaje čoskoro nahradia staré údaje. Veľké sklady údajov a dát však stále nie sú vzájomne zameniteľné, keďže sa úplne použili na iný účel. Začnime sa teda v tomto príspevku podrobne učiť Big Data and Data Warehouse.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi veľkými dátami a dátovými skladmi
Nižšie je uvedený osem najlepších rozdielov medzi veľkými dátami a dátovým skladom
Kľúčové rozdiely medzi veľkými dátami a dátovými skladmi
Rozdiel medzi veľkými dátami a dátovým skladom je vysvetlený v nasledujúcich bodoch:
- Dátový sklad je architektúra ukladania údajov alebo úložiska údajov. Zatiaľ čo Big Data je technológia na spracovanie obrovských údajov a prípravu úložiska.
- Akýkoľvek druh údajov DBMS akceptovaných dátovým skladom, zatiaľ čo spoločnosť Big Data akceptuje všetky druhy údajov vrátane nadnárodných údajov, údajov sociálnych médií, údajov o strojoch alebo akýchkoľvek údajov DBMS.
- Dátový sklad spracováva iba štrukturálne údaje (relačné alebo nie relačné), ale veľké údaje dokážu spracovať štruktúru, neštruktúrované a čiastočne štruktúrované údaje.
- Veľké dáta zvyčajne používajú distribuovaný súborový systém na načítanie obrovských údajov distribuovaným spôsobom, ale dátový sklad nemá taký druh koncepcie.
- Z obchodného hľadiska, keďže veľké údaje majú veľa údajov, analytika bude veľmi plodná a výsledok bude zmysluplnejší, čo pomôže prijať správne rozhodnutie pre túto organizáciu. Zatiaľ čo dátový sklad pomáha hlavne pri analýze informovaných informácií.
- Dátový sklad znamená relačnú databázu, takže ukladanie a získavanie údajov bude podobné ako pri bežnom dotaze SQL. A veľké dáta nesledujú správnu štruktúru databázy, na zobrazenie údajov pomocou špecifického dotazu na úľ musíme použiť úľ alebo iskru SQL.
- 100% údaje načítané do dátového skladu sa používajú na analytické výkazy. Bez ohľadu na údaje načítané spoločnosťou Hadoop sa však doteraz v analytických správach používa najviac 0, 5%. Ostatné údaje sa načítajú do systému, ale nepoužívajú sa.
- Skladovanie údajov nikdy nedokáže spracovať humongózne údaje (úplne neštruktúrované údaje). Veľké dáta (Apache Hadoop) sú jedinou možnosťou, ako spracovať Humongous dáta.
- Načasovanie načítania sa zvyšuje súčasne v dátovom sklade na základe objemu údajov. Znamená to, že pre údaje s malým objemom bude trvať malý čas a pre veľké množstvo údajov, ako je DBMS, bude trvať veľmi dlho. V prípade veľkých údajov však bude potrebné trochu času načítať obrovské údaje (pretože je špeciálne určené na spracovanie obrovských údajov), ale trvalo by to veľa času, ak by sme sa nejakým spôsobom pokúsili načítať alebo načítať malé údaje v HDFS pomocou zmenšenia mapy.,
Porovnávacia tabuľka Big Data vs Data Warehouse
| ZÁKLAD PRE POROVNANIE | Dátový sklad | Veľké dáta |
| zmysel | Dátový sklad je hlavne architektúra, nie technológia. Získava údaje z rôznych zdrojov údajov založených na SQL (hlavne relačnej databázy) a pomáha pri generovaní analytických správ. Pokiaľ ide o definíciu, archív údajov, ktorý sa používa pre akékoľvek analytické správy, bol vygenerovaný z jedného procesu, ktorým nie je nič iné ako sklad údajov. | Big Data je hlavne technológia, ktorá stojí na objeme, rýchlosti a rozmanitosti údajov. Objemy určujú množstvo údajov pochádzajúcich z rôznych zdrojov, rýchlosť sa týka rýchlosti spracovania údajov a odrody sa týkajú počtu druhov údajov (hlavne podporujú všetky typy formátov údajov). |
| Preferencie | Ak organizácia chce vedieť nejaké informované rozhodnutie (napríklad o tom, čo sa deje v ich spoločnosti, plánovanie na budúci rok na základe údajov o výkonnosti v bežnom roku, atď.), Radšej si zvolia sklad údajov, pretože pre tento druh správy potrebujú spoľahlivé alebo uveriteľné údaje zo zdrojov. | Ak organizácia potrebuje porovnávať s množstvom veľkých údajov, ktoré obsahujú cenné informácie a pomáhajú im prijímať lepšie rozhodnutia (napríklad ako viesť viac výnosov, vyššiu ziskovosť, viac zákazníkov atď.), Zjavne uprednostnili prístup Big Data. |
| Prijatý zdroj údajov | Prijal sa jeden alebo viac homogénnych zdrojov údajov (všetky weby používajú rovnaký produkt DBMS) alebo heterogénne (weby môžu prevádzkovať iný produkt DBMS). | Akceptované akékoľvek zdroje, vrátane obchodných transakcií, sociálnych médií a informácií z údajov špecifických pre senzor alebo stroj. Môže pochádzať z produktu DBMS alebo nie. |
| Akceptovaný typ formátov | Zaoberá sa hlavne štrukturálnymi údajmi (konkrétne relačné údaje). | Prijaté všetky typy formátov. Štruktúrujte údaje, relačné údaje a neštruktúrované údaje vrátane textových dokumentov, e-mailu, videa, zvuku, údajov o burze cenných papierov a finančných transakcií. |
| Predmet orientovaný | Dátový sklad je zameraný na jednotlivé subjekty, pretože v skutočnosti poskytuje informácie o konkrétnom subjekte (napríklad o produkte, zákazníkoch, dodávateľoch, predaji, výnosoch atď.), A nie o prebiehajúcej činnosti organizácie. Nezameriava sa na prebiehajúcu prevádzku, zameriava sa hlavne na analýzu alebo zobrazovanie údajov, ktoré pomáhajú pri rozhodovaní. | Big Data je tiež zameraný na subjekt, hlavným rozdielom je zdroj údajov, pretože veľké dáta dokážu prijímať a spracovávať údaje zo všetkých zdrojov vrátane sociálnych údajov, údajov o senzoroch alebo strojoch. Poskytuje tiež presnú analýzu údajov zameraných na konkrétne subjekty. |
| Time-Variant | Dáta zhromaždené v dátovom sklade sú skutočne identifikované podľa konkrétneho časového obdobia. Pretože obsahuje najmä historické údaje pre analytickú správu. | Big Data má veľa prístupov k identifikovaným už načítaným údajom, jedným z prístupov je časové obdobie. Veľké dáta spracovávajú predovšetkým ploché súbory, takže najlepším prístupom k identifikácii načítaných údajov bude archív s dátumom a časom. Má však možnosť pracovať s streamovanými dátami, takže nie vždy uchováva historické údaje. |
| Neprchavý | Predchádzajúce údaje sa nikdy nevymažú, keď k nim boli pridané nové údaje. Toto je jedna z hlavných vlastností dátového skladu. Keďže sa úplne líši od operačnej databázy, akékoľvek zmeny v operačnej databáze nebudú mať priamy vplyv na dátový sklad. | V prípade veľkých dát sa predchádzajúce údaje pri vymazaní nových údajov už nikdy nevymažú. Je uložený ako súbor, ktorý predstavuje tabuľku. Ale tu niekedy v prípade streamovania priamo použite Hive alebo Spark ako operačné prostredie. |
| Distribuovaný systém súborov | Spracovanie obrovských údajov v Data Warehousing je skutočne časovo náročné a niekedy to trvalo celý deň. | Toto je jeden z veľkých nástrojov programu Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) je definovaný hlavne na načítanie obrovských dát do distribuovaných systémov pomocou programu zmenšovania máp. |
záver
Podľa vyššie uvedeného vysvetlenia a porozumenia môžeme dospieť k záveru:
- Veľké dátové a dátové sklady nie sú rovnaké, takže nie sú vzájomne zameniteľné.
- Organizácia môže sledovať riešenie veľkých dát a dátových skladov podľa svojich potrieb, nie preto, že sú si podobné.
- Organizácia môže podľa potreby sledovať kombináciu riešenia veľkých dát aj dátového skladu.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre Big Data vs Data Warehouse, ich význam, Head to Head Porovnanie, Kľúčové rozdiely, Porovnávacia tabuľka a Záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- 5 najlepších rozdielov medzi strojovým učením veľkých dát Vs
- 10 Populárne nástroje a technológie pre dátový sklad
- 5 najlepších vecí, ktoré musíte vedieť o Business Intelligence vs Data Warehouse