Erinevus suurandmete ja andmelao vahel
Andmete ladustamine on viimase 10-20 aasta üks levinumaid sõnu, samas kui suurandmed on viimase 5-10 aasta kuum trend. Mõlemad neist sisaldavad palju aruandluseks kasutatavaid andmeid, mida haldab elektrooniline mäluseade. Nii et üks tavaline maksimaalsete inimeste mõte, et hiljutised suurandmed asendavad varsti vanad andmelaod. Kuid ikkagi pole suurandmed ja andmete ladustamine omavahel asendatavad, kuna neid kasutati täielikult muul eesmärgil. Alustame siis selles postituses üksikasjalikult Big Data ja Data Warehouse'i õppimist.
Suurte andmete ja andmelao võrdlus ühest kohast teise
Allpool on kaheksa peamist erinevust suurandmete ja andmelao vahel
Peamised erinevused suurandmete ja andmelao vahel
Erinevust suurandmete ja andmelao vahel selgitatakse allpool toodud punktides:
- Data Warehouse on andmete salvestamise või andmehoidla arhitektuur. Big Data on tehnoloogia tohutute andmete haldamiseks ja hoidla ettevalmistamiseks.
- Mis tahes tüüpi DBMS-andmed, mida aktsepteerib andmeladu, samas kui Big Data aktsepteerib igasuguseid andmeid, sealhulgas riikidevahelisi andmeid, sotsiaalmeedia andmeid, masinaandmeid või mis tahes DBMS-andmeid.
- Andmeladu töötleb ainult struktuuri andmeid (relatsioonilisi või mitte relatsioonilisi), kuid suurandmed saavad hakkama struktuuri, mittestruktuuriliste, poolstruktureeritud andmetega.
- Suurandmed kasutasid hajutatud faili laadimiseks tavaliselt hajutatud failisüsteemi, kuid andmelaos puudub selline kontseptsioon.
- Ettevõtte seisukohast, kuna suurandmetel on palju andmeid, on selle analüüs väga viljakas ja tulemus sisukam, mis aitab selle organisatsiooni jaoks õiget otsust vastu võtta. Arvestades, et andmeladu aitab peamiselt analüüsida informeeritud teavet.
- Andmeladu tähendab relatsiooniandmebaasi, seega on andmete salvestamine ja hankimine sarnane tavalise SQL päringuga. Ja suurandmed ei järgi korrektset andmebaasi ülesehitust, vaid andmete taru konkreetse päringu abil peame andmete nägemiseks kasutama taru või sädemeid SQL-i.
- 100% andmehoidlatesse laaditud andmeid kasutatakse analüütiliste aruannete jaoks. Kuid olenemata Hadoopi laaditud andmetest, on analüütikaaruannetes seni kasutatud maksimaalselt 0, 5%. Teised andmed laaditakse süsteemi, kuid nende olekut ei kasutata.
- Andmeladu ei saa kunagi halbade andmetega hakkama saada (täiesti struktureerimata andmed). Suurandmed (Apache Hadoop) on ainus võimalus halbade andmete haldamiseks.
- Andmete laos tõuseb samaaegselt hankimise ajastus andmemahu põhjal. See tähendab, et väikesemahuliste andmete jaoks ja DBMS-i jaoks võtab tohutu andmemahu jaoks aega vähe. Kuid suurte andmete korral võtab tohutu andmete hankimine väikese aja (kuna see on spetsiaalselt ette nähtud tohutute andmete haldamiseks), kuid võtab palju aega, kui proovime kuidagi HDFS-is väikeseid andmeid laadida või tuua, kasutades kaardivähendamist .
Big Data vs Data Warehouse võrdlustabel
| VÕRDLUSE ALUS | Andmeladu | Suured andmed |
| Tähendus | Andmeladu on peamiselt arhitektuur, mitte tehnoloogia. See eraldab andmeid SQL-põhistest andmeallikatest (peamiselt relatsiooniandmebaasidest) ja aitab analüütiliste aruannete genereerimisel. Mis puutub määratlusse, siis andmehoidla, mis kasutab analüütilisi aruandeid, on loodud ühest protsessist, mis on kõike muud kui andmeladu. | Suurandmed on peamiselt tehnoloogia, mis seisab andmete mahu, kiiruse ja mitmekesisuse üle. Mahud määratlevad erinevatest allikatest pärit andmete hulga, kiirus viitab andmetöötluse kiirusele ja sordid viitavad andmetüüpide arvule (toetavad peamiselt igat tüüpi andmevormingut). |
| Eelistused | Kui organisatsioon soovib teada mõnda teadlikku otsust (näiteks seda, mis toimub nende ettevõttes, järgmise aasta kavandamist, mis põhineb jooksva aasta jõudlusandmetel jne), eelistavad nad valida andmete ladustamise, kuna sellist tüüpi aruande jaoks vajavad nad usaldusväärset või usutavat allikate andmed. | Kui organisatsiooni tuleb võrrelda paljude suurandmetega, mis sisaldavad väärtuslikku teavet ja aitavad neil vastu võtta paremaid otsuseid (näiteks kuidas tuua rohkem tulu, rohkem kasumlikkust, rohkem kliente jne), eelistasid nad ilmselgelt suurandmete lähenemist. |
| Aktsepteeritud andmeallikas | Aktsepteeritud üks või mitu homogeenset (kõik saidid kasutavad sama DBMS-i toodet) või heterogeenset (saidid võivad käitada erinevaid DBMS-i tooteid) andmeallikaid. | Lubatud on igasugused allikad, sealhulgas äritehingud, sotsiaalmeedia ja andurite või masinapõhiste andmete teave. See võib pärineda DBMS-i tootest või mitte. |
| Lubatud vormingute tüüp | Käsitseb peamiselt struktuuriandmeid (eriti relatsioonilisi andmeid). | Lubatud igat tüüpi vormingud. Struktuuriandmed, relatsiooniandmed ja struktureerimata andmed, sealhulgas tekstidokumendid, e-post, video, heli, aktsiakontrolli andmed ja finantstehingud. |
| Teemakesksed | Andmeladu on orienteeritud subjektidele, kuna see annab tegelikult teavet konkreetse subjekti kohta (näiteks toode, kliendid, tarnijad, müük, tulud jne), mitte organisatsiooni käimasoleva tegevuse kohta. See ei keskendu käimasolevale toimingule, vaid keskendub peamiselt otsuste tegemisel abistavate andmete analüüsile või kuvamisele. | Suurandmed on samuti teemakesksed, peamine erinevus on andmeallikates, kuna suurandmed saavad vastu võtta ja töödelda andmeid kõigist allikatest, sealhulgas sotsiaalmeediat, andureid või masinapõhiseid andmeid. Samuti on peamine pakkuda täpsemat analüüsi andmete kohta, mis on konkreetselt suunatud subjektidele. |
| Ajavariant | Andmelaos kogutud andmed identifitseeritakse tegelikult kindla ajavahemiku järgi. Kuna see sisaldab peamiselt analüütilise aruande ajaloolisi andmeid. | Suurandmetel on juba laaditud andmete tuvastamiseks palju lähenemisviise, ajavahemik on üks selle lähenemisviisidest. Suurandmed töötlevad peamiselt lamedaid faile, nii et arhiiv koos kuupäeva ja kellaajaga on parim viis laaditud andmete tuvastamiseks. Kuid sellel on võimalus töötada voogesituse andmetega, seega ei hoita see alati ajaloolisi andmeid. |
| Mittelenduvad | Varasemad andmed ei kustu kunagi, kui neile lisatakse uusi andmeid. See on andmelao üks peamisi funktsioone. Kuna see erineb täielikult toimivast andmebaasist, ei mõjuta operatiivse andmebaasi muudatused andmeladu otseselt. | Suurte andmete korral ei kustutata kunagi varasemaid andmeid, kui sellele lisatakse uusi andmeid. See salvestati failina, mis tähistab tabelit. Kuid siin kasutage mõnikord voogesituse korral operatsioonikeskkonnana taru või sädet. |
| Hajutatud failisüsteem | Hiiglaslike andmete töötlemine andmehoidlas on tõesti aeganõudev ja mõnikord kulus protsessi lõpuleviimiseks terve päev. | See on üks Big Data suurtest utiliitidest. HDFS (Hadoopi hajutatud failisüsteem) on peamiselt määratletud tohutu andmete laadimiseks hajutatud süsteemides, kasutades kaardivähendamisprogrammi. |
Järeldus
Nagu ülaltoodud selgituse ja mõistmise kohta, võime jõuda järeldusele allpool:
- Suurandmed ja andmeladu ei ole samad, seega pole see omavahel asendatav.
- Organisatsioon saab suurandmete ja andmelao lahendust jälgida lähtuvalt nende vajadusest, mitte seetõttu, et nad oleksid sarnased.
- Organisatsioon saab vastavalt vajadusele jälgida nii suurandmete kui ka andmelao lahenduse kombinatsiooni.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Big Data vs Data Warehouse, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- 5 parimat erinevust suurandmete ja masinõppe vahel
- 10 populaarset andmelao tööriista ja tehnoloogiat
- 5 parimat asja, mida peate teadma äriteabe ja andmelao kohta