Разлика между Big Data и Data Warehouse
Складирането на данни е една от често срещаните думи за последните 10-20 години, докато Big Data е гореща тенденция за последните 5-10 години. И двамата съхраняват много данни, използвани за отчитане, управлявани от електронно устройство за съхранение. Така че една обща мисъл на максимални хора, че скорошните големи данни ще заменят старото съхранение на данни много скоро. Но все пак големите данни и складирането на данни не са взаимозаменяеми, тъй като те се използват изцяло за различна цел. Така че нека започнем да научаваме подробни данни за Big Data и Data Warehouse подробно в тази публикация.
Сравнение между главата на големите данни срещу хранилището на данни
По-долу е топ 8 разликата между големи данни срещу хранилище на данни
Ключови разлики между Big Data vs Data Warehouse
Разликата между големите данни срещу хранилището на данни са обяснени в точките, представени по-долу:
- Data Warehouse е архитектура на съхранение на данни или хранилище на данни. Докато Big Data е технология за обработка на огромни данни и подготовка на хранилището.
- Всички видове DBMS данни, приети от склада на данни, докато Big Data приемат всякакъв вид данни, включително транснационални данни, данни от социалните медии, машинни данни или всякакви DBMS данни.
- Складът за данни обработва само структурни данни (релационни или не релационни), но големите данни могат да обработват структурни, неструктурни, полуструктурирани данни.
- Големите данни обикновено използват разпределена файлова система за зареждане на огромни данни по разпределен начин, но складът на данни няма такава концепция.
- От бизнес гледна точка, тъй като големите данни разполагат с много данни, анализите за това ще бъдат много ползотворни, а резултатът ще бъде по-смислен, който ще помогне за вземането на правилно решение за тази организация. Като има предвид, че складът на данни основно помага за анализиране на информирана информация.
- Склад за данни означава релационна база данни, така че съхраняването, извличането на данни ще бъде сходно с нормална SQL заявка. И големите данни не следват правилната структура на базата данни, трябва да използваме кошера или да запалим SQL, за да видим данните, като използваме специфична заявка на кошера.
- 100% данни, заредени в складиране на данни, се използват за аналитични отчети. Но каквито и да са данни, заредени от Hadoop, максимум 0, 5%, използвани в аналитичните доклади досега. Други данни се зареждат в системата, но не се използват.
- Складирането на данни никога не може да се справи с ужасни данни (напълно неструктурирани данни). Големите данни (Apache Hadoop) са единствената възможност за обработка на хумогенни данни.
- Времето за извличане се увеличава едновременно в хранилището на данни въз основа на обема на данните. Означава, че ще отнеме малко време за данни с нисък обем и голямо време за огромен обем от данни, подобно на СУБД. Но в случай на големи данни, ще отнеме малък период от време, за да извлечем огромни данни (както е специално проектирано за работа с огромни данни), но отнеме огромно време, ако по някакъв начин се опитаме да заредим или извлечем малки данни в HDFS, използвайки намаляване на картата,
Таблица за сравнение на големи данни срещу хранилища на данни
| ОСНОВА ЗА СРАВНЕНИЕ | Склад за данни | Голяма информация |
| значение | Складът на данни е главно архитектура, а не технология. Той извлича данни от разновидности, базирани на SQL източник на данни (главно релационна база данни) и помага за генериране на аналитични отчети. По отношение на дефиницията, хранилище на данни, което използва за всякакви аналитични отчети, се генерира от един процес, който не е нищо друго освен склад на данни. | Big Data е главно технология, която стои на обем, скорост и разнообразие от данни. Обемите определят количеството данни, идващи от различни източници, скоростта се отнася до скоростта на обработка на данните, а разновидностите се отнасят до броя на типовете данни (поддържат главно всички видове формат на данните). |
| Предпочитания | Ако дадена организация иска да знае някакво информирано решение (например какво се случва в тяхната корпорация, планиране за следващата година въз основа на данни за текущата година и т.н.), те предпочитат да избират складиране на данни, тъй като за този вид отчети се нуждаят от надежден или правдоподобен данни от източниците. | Ако организацията трябва да се сравнява с много големи данни, които съдържат ценна информация и им помагат да вземат по-добро решение (например как да водят повече приходи, по-голяма рентабилност, повече клиенти и т.н.), те очевидно предпочитат Big Data подход. |
| Приет източник на данни | Приети един или повече хомогенни (всички сайтове използват един и същ DBMS продукт) или разнородни (сайтове могат да изпълняват различни DBMS продукт) източници на данни. | Приема всякакъв вид източници, включително бизнес транзакции, социални медии и информация от специфични данни на сензор или машина. Може да идва от DBMS продукт или не. |
| Приемен тип формати | Обработва главно структурни данни (конкретно релационни данни). | Приемат се всички видове формати. Данни за структурата, релационни данни и неструктурирани данни, включително текстови документи, имейл, видео, аудио, данни за борсови борси и финансови транзакции. |
| Тема ориентирано | Складът за данни е ориентиран към субекта, защото всъщност предоставя информация за конкретния предмет (като продукт, клиенти, доставчици, продажби, приходи и т.н.), а не за текущата операция на организацията. Тя не се фокусира върху текущата операция, тя се фокусира главно върху анализа или показването на данни, които помагат за вземане на решения. | Големите данни също са предметно ориентирани, основната разлика е източник на данни, тъй като големите данни могат да приемат и обработват данни от всички източници, включително социални медии, сензор или данни, свързани с машината. Той също така е основен на предоставянето на точен анализ на данните, конкретно по темата, ориентирана. |
| Time-Variant | Данните, събрани в хранилище с данни, всъщност се идентифицират през определен период от време. Тъй като съдържа предимно исторически данни за аналитичен доклад. | Big Data има много подходи за идентифициране на вече заредени данни, времеви период е един от подходите към него. Големите данни обработват главно плоски файлове, така че архивът с дата и час ще бъде най-добрият подход за идентифициране на заредени данни. Но има възможност да работи с поточни данни, така че не винаги съхранява исторически данни. |
| Енергонезависима | Предишните данни никога не се изтриват, когато към тях се добавят нови данни. Това е една от основните характеристики на склад за данни. Тъй като е напълно различен от оперативна база данни, така че всички промени в оперативна база данни няма да окажат пряко въздействие върху склад на данни. | За Big data отново предишните данни никога не се изтриват, когато към тях се добавят нови данни. Той се съхранява като файл, представляващ таблица. Но тук понякога в случай на поточно използване използвайте Hive или Spark като работна среда. |
| Разпределена файлова система | Обработката на огромни данни в хранилището на данни наистина отнема много време и понякога отне цял ден, за да завършите процеса. | Това е една от големите ползи на Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) главно е дефиниран за зареждане на огромни данни в разпределените системи чрез използване на програма за намаляване на карти. |
заключение
Съгласно горното обяснение и разбиране, можем да стигнем до заключението:
- Големите данни и складът на данни не са еднакви, така че не са взаимозаменяеми.
- Организацията може да следва решенията за големи данни и хранилища на данни въз основа на техните нужди, а не защото са подобни.
- Една организация може да следва комбинацията както от големи данни, така и от решение за съхранение на данни според техните нужди.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Big Data vs Data Warehouse, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- 5 най-добра разлика между големите данни срещу машинно обучение
- 10 Популярни инструменти и технологии за съхранение на данни
- 5 Най-доброто нещо, което трябва да знаете за Business Intelligence срещу Склад за данни