Ülevaade andmejärvest

Andmejärv on hoidla, kuhu saame salvestada suures koguses poolstruktureeritud, struktureeritud ja struktureerimata andmeid. Andmejärve kõigile andmeelementidele omistatakse kordumatu ID koos laiendatud metaandmesiltide komplektiga. Äriküsimuse tekkimisel võite küsida asjakohaseid andmeid ja seejärel analüüsida väiksemaid andmeid, et sellele küsimusele vastata. Järvel on tasane arhitektuur, erinevalt hierarhilisest andmelaost, kus andmeid hoitakse failides ja kaustades. Ilma andmeid esmalt struktureerimata saate oma teavet säilitada sellisena, nagu see on. Saame paremate otsuste tegemiseks läbi viia erinevat tüüpi analüüse, näiteks armatuurlaudu ja visualiseeringuid suure andmetöötluse jaoks, reaalajas analüütikat ja masinõpet.

Järve kasutavad sellised spetsialistid nagu andmeteadlased, andmearendajad ja ärianalüütikud suure hulga andmete salvestamiseks.

Järves kasutatav on relatsiooniline ja relatsiooniline Interneti-seadmete, veebisaitide, mobiilirakenduste jms jaoks. Skeemis on see kirjutatud analüüsi ajal, st lugemise skeem. Tulemus pärast päringu täitmist on kiirem.

Miks me vajame andmejärve?

Järve ehitades saavad andmeteadlased näha andmete rafineerimata vaadet.

Selle kasutamise põhjused on järgmised:

Nende andmetest ärilisi eeliseid tootv ettevõte ületab edukalt nende eakaaslasi. Aberdeeni uuringus oli Data Lake'i rajanud ettevõte 9% suurem kui sarnaste ettevõtete orgaaniline tulude kasv. Need juhid suutsid järves teostada uut tüüpi analüütikat, näiteks masinõppimist, kasutades uusi allikaid nagu logifailid, klikkide andmed, sotsiaalmeedia ja Interneti-ühendus.

See toetab reaalajas saabuvate andmete importimist. Andmed kogutakse mitmest allikast ja seejärel viiakse algkujul järve. Järv tagab andmete suurema skaleeritavuse. Samuti saate andmete indekseerimise, indekseerimise ja kataloogimise abil teada, millist tüüpi andmed järves asuvad.

See toetab andmehaldust, mis haldab andmete kättesaadavust, kasutatavust, turvalisust ja terviklikkust.

See võib aidata teadus- ja arendustegevuse meeskondadel oma hüpoteesi testida, eeldusi täpsustada ja tulemusi hinnata.

Silostruktuur pole saadaval.

See pakub klientidele 360-kraadist vaadet ja põhjalikku analüüsi.

Samuti suureneb analüüsi kvaliteet andmete mahu, andmete kvaliteedi ja metaandmete suurenemisega.

  • Salvestusmootorid, näiteks Hadoop, on teinud erineva teabe talletamise lihtsaks. Järvega seotud andmeid ei ole vaja modelleerida kogu ettevõtte skeemiks.
  • Samuti suureneb analüüside kvaliteet andmete mahu, andmete kvaliteedi ja metaandmete suurenemisega.
  • See pakub ärilist paindlikkust
  • Kasumlike ennustuste tegemiseks on võimalik kasutada masinõpet ja tehisintellekti.

Andmejärve arhitektuur Hadoopis, AWSis ja Azure'is

Andmejärvel on kaks komponenti: salvestamine ja arvutamine. Salvestusruum ja arvuti võivad paikneda kas kohapeal või pilves. Selle tulemuseks on andmejärve arhitektuuri kujundamine mitmetes võimalikes kombinatsioonides.

1. Hadoop

Hajutatud serveri Hadoopi klaster lahendab suure andmesalvestuse mure. MapReduce on Hadoopi programmeerimismudel, mida kasutatakse serveri klastri teabe jagamiseks ja töötlemiseks väiksemateks alamhulkadeks.

2. AWS

Selle andmejärve lahenduse AWS tootevalik on kõikehõlmav. Amazon S3 on salvestusfunktsiooni lahenduse keskmes. Need Andmete sisestusriistad, mis võimaldavad meil tohutul hulgal andmeid S3-le üle kanda, on Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball ja Direct Connect.

Lisaks Amazon S3-le pakuvad lihtsustatud päringuprotsessi ka andmebaasid NoSQL, Dynamo DB ja Elastic Search. AWS pakub suurt valikut tooteid järsu algõppe kõveraga. Lahenduse kõikehõlmavaid funktsioone kasutatakse kaubanduslikes luurerakendustes aga laialdaselt.

3. Azure

Micro-soft pakkus andmejärve. Azure'i andmejärvel on analüütika ja salvestuskihti nimetatakse Azure Store (ADLS) ja kaks komponenti, mis analüütilisel kihil on Azure Analytics ja HDInsight. ADLS-i standard on sisse ehitatud HDFS-i ja nende salvestusruum on piiramatu. Sellega saab ühe faili abil salvestada triljoneid petabaidist suuremaid faile. Azure Store võimaldab andmete salvestamist, turvalisust ja laiendamist mis tahes vormingus.

Kasu

Allpool on toodud mõned olulised punktid

  • Annab piiramatu andmetüübi väärtuse
  • Kohandatav muutustega kiiresti
  • Pikaajalisi omandikulusid vähendatakse
  • Selle peamine eelis on erinevate sisuallikate tsentraliseerimine
  • Erinevate osakondade kasutajatel üle maailma on paindlik juurdepääs andmetele
  • Tagab ökonoomse mastaapsuse ja paindlikkuse

Risk

  • Mõne aja pärast võib see kaotada asjakohasuse ja hoogu.
  • Projekteerimisel on suurem oht
  • See suurendab ka ladustamise ja toodete kulusid
  • Suurim risk on turvalisus ja juurdepääsu kontroll. Mõnikord võib andmeid järve paigutada ilma järelevalveta, kuna osa andmeid võib olla vaja kaitsta ja reguleerida.

Soovitatavad artiklid

See on olnud teemaks Mis on andmejärv ?. Siin arutasime kontseptsiooni, miks me vajame andmejärve koos nende eeliste ja riskidega. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Kaasaegne andmete integreerimine
  2. Mis on andmeanalüüs
  3. Mis on andmete rikkumine?
  4. Andmeteadlane vs suurandmed
  5. Data Lake vs Data Warehouse | Erinevused

Kategooria:

Suured andmed