Diferența dintre Big Data și Data Warehouse
Depozitarea datelor este unul dintre cuvintele comune pentru ultimii 10-20 de ani, în timp ce Big Data este o tendință fierbinte pentru ultimii 5-10 ani. Ambele dețin o mulțime de date, utilizate pentru raportare, gestionate de un dispozitiv de stocare electronic. Așadar, un gând obișnuit al oamenilor maximi că datele mari recente vor înlocui depozitarea datelor vechi foarte curând. Dar totuși, stocarea de date mari și de date nu este schimbătoare, deoarece au folosit în totalitate cu un alt scop. Așadar, să începem să învățăm Big Data și Data Warehouse într-un detaliu în acest post.
Comparație Față în Cap între Big Data și Data Warehouse
Mai jos se află diferența de top 8 între datele mari și depozitul de date
Diferențe cheie între Big Data și Data Warehouse
Diferența dintre Big Data și Data Warehouse, sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
- Data Warehouse este o arhitectură de stocare de date sau de depozit de date. Întrucât Big Data este o tehnologie de gestionare a datelor uriașe și de pregătire a depozitului.
- Orice tip de date SGBD acceptate de data warehouse, în timp ce Big Data acceptă tot felul de date, inclusiv date transnaționale, date de social media, date de mașini sau orice date SGBD.
- Depozitul de date se ocupă doar de date de structură (relaționale sau nu relaționale), dar datele mari pot gestiona date de structură, nestructurale, semistructurate.
- Datele mari foloseau în mod normal un sistem de fișiere distribuit pentru a încărca date uriașe într-un mod distribuit, dar depozitul de date nu are acest tip de concept.
- Din punct de vedere al afacerii, dat fiind faptul că datele mari dispun de o mulțime de date, analiticele vor fi foarte fructuoase, iar rezultatul va fi mai semnificativ, ceea ce va ajuta la luarea unei decizii adecvate pentru organizația respectivă. În timp ce depozitul de date ajută în principal la analiza informațiilor informate.
- Depozit de date înseamnă baza de date relațională, astfel încât stocarea, preluarea datelor va fi similară cu o interogare SQL normală. Iar datele mari nu respectă structura corectă a bazei de date, trebuie să folosim SQL sau hive SQL pentru a vedea datele utilizând interogarea specifică stupului.
- Datele încărcate 100% în depozitul de date se utilizează pentru rapoartele de analiză. Dar oricare ar fi datele încărcate de Hadoop, 0, 5% maxim utilizate în rapoartele de analiză până acum. Alte date sunt încărcate în sistem, dar nu folosesc starea.
- Depozitarea de date nu este capabilă să se ocupe de date uriașe (date total nestructurate). Datele mari (Apache Hadoop) sunt singura opțiune de a gestiona date uriașe.
- Momentul preluării crește simultan în depozitul de date pe baza volumului de date. Înseamnă, este nevoie de timp redus pentru date cu volum redus și timp mare pentru un volum imens de date, la fel ca DBMS. Dar, în cazul datelor mari, va dura o perioadă mică de timp pentru a obține date uriașe (întrucât este special concepută pentru manipularea unor date uriașe), dar este nevoie de timp uriaș dacă încercăm cumva să încărcăm sau să aducem date mici în HDFS folosind harta redusă .
Tabelul de comparare a datelor Big Data vs Warehouse Data
| BAZĂ PENTRU COMPARARE | Depozitul de date | Date mare |
| Sens | Data Warehouse este în principal o arhitectură, nu o tehnologie. Extrage date din varietăți sursa de date bazată pe SQL (baza de date relațională în principal) și ajută la generarea de rapoarte analitice. În ceea ce privește definiția, depozitul de date, care folosind orice rapoarte analitice, a fost generat dintr-un proces, care nu este altceva decât depozitul de date. | Big Data este în principal o tehnologie, care se bazează pe volum, viteză și varietate de date. Volumele definesc cantitatea de date care provin din surse diferite, viteza se referă la viteza procesării datelor, iar varietățile se referă la numărul de tipuri de date (suportă în principal toate tipurile de format de date). |
| Preferințe | Dacă o organizație dorește să cunoască o decizie în cunoștință de cauză (cum ar fi ceea ce se întâmplă în corporația sa, planificarea de anul viitor pe baza datelor de performanță a anului curent etc.), preferă să aleagă stocarea de date, deoarece pentru acest tip de raport au nevoie de încredere sau de încredere date din surse. | Dacă organizația trebuie să se compare cu o mulțime de date mari, care conțin informații valoroase și care îi ajută să ia o decizie mai bună (cum ar fi cum să conducă mai multe venituri, mai multă rentabilitate, mai mulți clienți, etc), ei au preferat, evident, abordarea Big Data. |
| Sursa de date acceptată | Se acceptă una sau mai multe omogene (toate site-urile folosesc același produs DBMS) sau heterogene (siturile pot rula diferite surse de date DBMS). | A acceptat orice fel de surse, inclusiv tranzacții de afaceri, social media și informații din datele specifice senzorului sau ale mașinii. Poate provine sau nu de la un produs DBMS. |
| Tip de format acceptat | Gestionează în principal datele structurale (în special date relaționale). | A acceptat toate tipurile de formate. Structura date, date relaționale și date nestructurate, inclusiv documente text, e-mail, video, audio, date de marcat stoc și tranzacții financiare. |
| -Oriented Subiect | Un depozit de date este orientat către subiect, deoarece oferă, de fapt, informații despre subiectul specific (cum ar fi un produs, clienți, furnizori, vânzări, venituri etc.), nu despre funcționarea în desfășurare a organizației. Nu se concentrează pe funcționarea continuă, ci se concentrează în principal pe analiza sau afișarea datelor care ajută la luarea deciziilor. | Big Data este, de asemenea, orientat către subiect, principala diferență este o sursă de date, deoarece datele mari pot accepta și prelucra date din toate sursele, inclusiv media socială, date specifice senzorului sau mașinii. De asemenea, este important să furnizeze o analiză exactă a datelor în mod special pe subiect. |
| Temporizarea | Datele colectate într-un depozit de date sunt de fapt identificate de o anumită perioadă de timp. Întrucât deține în principal date istorice pentru un raport analitic. | Big Data are o mulțime de abordări ale datelor deja încărcate identificate, o perioadă de timp este una dintre abordările acesteia. Datele mari prelucrează în principal fișiere plate, deci arhiva cu data și ora va fi cea mai bună abordare pentru identificarea datelor încărcate. Dar are opțiunea să funcționeze cu date de streaming, deci nu deține întotdeauna date istorice. |
| Ne volatil | Datele anterioare nu se șterg niciodată când se adaugă date noi. Aceasta este una dintre caracteristicile majore ale unui depozit de date. Întrucât este total diferită de o bază de date operațională, deci orice modificare a unei baze de date operaționale nu va avea impact direct asupra unui depozit de date. | Pentru datele Big, din nou datele anterioare nu se șterg niciodată când se adaugă date noi. Este stocat ca un fișier care reprezintă un tabel. Dar, uneori, în caz de streaming, utilizați direct Hive sau Spark ca mediu de operare. |
| Sistem de fișiere distribuit | Prelucrarea de date uriașe în Depozitul de date necesită foarte mult timp și uneori a fost nevoie de o zi întreagă pentru a finaliza procesul. | Aceasta este una dintre utilitățile mari ale Big Data. HDFS (sistem de fișiere distribuite Hadoop) definit în principal pentru a încărca date uriașe în sisteme distribuite prin utilizarea programului de reducere a hărții. |
Concluzie
În conformitate cu explicația și înțelegerea de mai sus, putem ajunge sub concluzie:
- Datele mari și depozitul de date nu sunt aceleași, deci nu sunt schimbabile.
- O organizație poate urma soluția Big Data și Data Warehouse în funcție de nevoia lor, nu pentru că sunt similare.
- O organizație poate urmări combinația atât a datelor mari, cât și a soluției de depozitare a datelor, în funcție de nevoile lor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Big Data vs Data Warehouse, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- 5 Cea mai bună diferență între Big Data Vs Învățarea mașinii
- 10 instrumente și tehnologii populare pentru depozitul de date
- 5 Cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi despre Business Intelligence și Data Warehouse