Разница между большими данными и хранилищем данных

Хранилище данных - одно из самых распространенных слов за последние 10-20 лет, тогда как большие данные - горячая тенденция за последние 5-10 лет. Оба они хранят много данных, используемых для отчетности, управляемых электронным устройством хранения. Таким образом, одна распространенная мысль о максимальном количестве людей, что недавние большие данные очень скоро заменят старое хранилище данных. Но, тем не менее, большие данные и хранилища данных не являются взаимозаменяемыми, поскольку они полностью используются для других целей. Итак, давайте начнем подробно изучать большие данные и хранилище данных в этом посте.

Сравнение Big Data с хранилищем данных лицом к лицу

Ниже приведено 8 главных отличий между большими данными и хранилищем данных.

Ключевые различия между большими данными и хранилищем данных

Разница между большими данными и хранилищем данных объясняется в пунктах, представленных ниже:

  1. Хранилище данных - это архитектура хранения данных или хранилища данных. Принимая во внимание, что Big Data - это технология для обработки больших данных и подготовки хранилища.
  2. Любые виды данных СУБД принимаются хранилищем данных, тогда как большие данные принимают все виды данных, включая транснациональные данные, данные социальных сетей, данные о машинах или любые данные СУБД.
  3. Хранилище данных обрабатывает только структурные данные (реляционные или не реляционные), но большие данные могут обрабатывать структурные, неструктурные, полуструктурированные данные.
  4. Большие данные обычно используют распределенную файловую систему для распределенной загрузки огромных данных, но хранилище данных не имеет такой концепции.
  5. С точки зрения бизнеса, поскольку большие данные содержат много данных, аналитика будет очень плодотворной, а результат будет более значимым, что поможет принять правильное решение для этой организации. Принимая во внимание, что хранилище данных в основном помогает анализировать информированную информацию.
  6. Хранилище данных означает реляционную базу данных, поэтому хранение и выборка данных будут аналогичны обычному запросу SQL. И большие данные не следуют правильной структуре базы данных, нам нужно использовать Hive или Spark SQL, чтобы увидеть данные с помощью специального запроса к Hive.
  7. 100% данных, загруженных в хранилище данных, используются для аналитических отчетов. Но независимо от данных, загружаемых Hadoop, максимум 0, 5% используется в аналитических отчетах до сих пор. Другие данные загружаются в систему, но не используются.
  8. Хранилище данных никогда не может обрабатывать огромные данные (полностью неструктурированные данные). Большие данные (Apache Hadoop) - единственный вариант обработки огромных данных.
  9. Время выборки увеличивается одновременно в хранилище данных в зависимости от объема данных. Значит, это займет небольшое время для данных с малым объемом и большое время для огромного объема данных, как СУБД. Но в случае больших данных для извлечения огромных данных потребуется небольшой промежуток времени (так как он специально предназначен для обработки огромных данных), но потребуется много времени, если мы каким-то образом попытаемся загрузить или извлечь небольшие данные в HDFS с помощью функции карты уменьшения,

Сравнительная таблица больших данных и хранилищ данных

ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ Хранилище данных Большое количество данных
СмыслХранилище данных - это в основном архитектура, а не технология. Он извлекает данные из разнообразных источников данных на основе SQL (главным образом, реляционных баз данных) и помогает создавать аналитические отчеты. С точки зрения определения, хранилище данных, которое используется для любых аналитических отчетов, было создано из одного процесса, который является ничем иным, как хранилищем данных.Большие данные - это в основном технология, основанная на объеме, скорости и разнообразии данных. Объемы определяют объем данных, поступающих из разных источников, скорость относится к скорости обработки данных, а разновидности относятся к числу типов данных (в основном, поддерживают все типы форматов данных).
предпочтенияЕсли организация хочет знать какое-то обоснованное решение (например, что происходит в ее корпорации, планирование на следующий год на основе данных о производительности за текущий год и т. Д.), Она предпочитает выбрать хранилище данных, поскольку для такого рода отчетов они нуждаются в надежном или правдоподобном данные из источников.Если организации необходимо сравнить с большим количеством больших данных, которые содержат ценную информацию и помогают им принять более правильное решение (например, как получить больший доход, увеличить прибыльность, увеличить количество клиентов и т. Д.), Они, очевидно, предпочли подход с использованием больших данных.
Принятый источник данныхПринимаются один или несколько однородных (все сайты используют один и тот же продукт СУБД) или разнородных (сайты могут использовать другой продукт СУБД) источников данных.Принимаются любые виды источников, в том числе бизнес-транзакции, социальные сети и информация из данных датчиков или компьютеров. Это может исходить от продукта СУБД или нет.
Принятый тип форматовОбрабатывает в основном структурные данные (в частности, реляционные данные).Принимаются все типы форматов. Структурированные данные, реляционные данные и неструктурированные данные, в том числе текстовые документы, электронная почта, видео, аудио, данные биржевых сводок и финансовые транзакции.
Предметно-ориентированнаяХранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку оно фактически предоставляет информацию по конкретному предмету (например, продукт, клиенты, поставщики, продажи, доход и т. Д.), А не о текущей деятельности организации. Он не фокусируется на текущей работе, он в основном фокусируется на анализе или отображении данных, которые помогают при принятии решений.Большие данные также являются предметно-ориентированными, главное отличие заключается в источнике данных, поскольку большие данные могут принимать и обрабатывать данные из всех источников, включая данные социальных сетей, данные датчиков или машин. Это также обеспечивает точный анализ данных, специально ориентированных на предмет.
Время-VariantДанные, собранные в хранилище данных, фактически идентифицируются определенным периодом времени. Так как он в основном содержит исторические данные для аналитического отчета.У Big Data есть много подходов к идентифицированным уже загруженным данным, один из подходов к этому - период времени. Большие данные в основном обрабатывают плоские файлы, поэтому лучшим способом идентификации загруженных данных будет архив с датой и временем. Но у него есть возможность работать с потоковыми данными, поэтому он не всегда содержит исторические данные.
НелетучийПредыдущие данные никогда не стираются, когда к ним добавляются новые данные. Это одна из основных особенностей хранилища данных. Поскольку он полностью отличается от оперативной базы данных, любые изменения в оперативной базе данных не будут напрямую влиять на хранилище данных.Для больших данных опять прежние данные никогда не стираются при добавлении новых данных. Он хранится в виде файла, который представляет собой таблицу. Но здесь иногда в случае потоковой передачи напрямую используйте Hive или Spark в качестве рабочей среды.
Распределенная файловая системаОбработка огромных данных в хранилище данных действительно занимает много времени, а иногда на завершение процесса уходил целый день.Это одна из больших полезностей Big Data. HDFS (распределенная файловая система Hadoop), в основном предназначенная для загрузки огромных данных в распределенные системы с использованием программы сокращения карт.

Вывод

Согласно приведенному выше объяснению и пониманию, мы можем прийти к следующему выводу:

  • Большие данные и хранилище данных не одно и то же, поэтому они не взаимозаменяемы.
  • Организация может использовать решение «Большие данные» и «Хранилище данных» исходя из своих потребностей, а не потому, что они похожи.
  • Организация может следовать комбинации как больших данных, так и решений для хранилищ данных в соответствии со своими потребностями.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Big Data vs Data Warehouse, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
  2. 5 лучших отличий между большими данными и машинным обучением
  3. 10 популярных инструментов и технологий хранилища данных
  4. 5 лучших вещей, которые вы должны знать о бизнес-аналитике и хранилище данных

Категория:

Большое количество данных