Обзор озера данных

Озеро данных - это хранилище, в котором мы можем хранить большое количество полуструктурированных, структурированных и неструктурированных данных. Уникальный идентификатор с набором расширенных тегов метаданных присваивается всем элементам данных озера данных. Когда возникает бизнес-вопрос, вы можете запросить соответствующие данные, а затем проанализировать более мелкие данные, чтобы помочь ответить на вопрос. Озеро имеет плоскую архитектуру, в отличие от иерархического хранилища данных, где данные хранятся в файлах и папках. Без предварительного структурирования данных вы можете хранить информацию в том виде, в каком она есть, и мы можем проводить различные виды анализа, такие как информационные панели и визуализации, для обработки больших данных, аналитики в реальном времени и машинного обучения для принятия правильных решений.

Озеро используется профессионалами, такими как ученые-разработчики данных, разработчики данных и бизнес-аналитики, для хранения большого объема данных.

Он используется в озере нереляционно и реляционно от устройств IoT, веб-сайтов, мобильных приложений и т. Д. В схеме это записывается во время анализа, т.е. схемы чтения. Результат после выполнения запроса быстрее.

Зачем нам нужно озеро данных?

Строя озеро, ученые-исследователи могут видеть неопределяемое представление данных.

Причины его использования заключаются в следующем:

Корпорация, которая извлекает выгоду из своих данных для бизнеса, успешно превосходит своих коллег В опросе, проведенном в Абердине, корпорация, создавшая Data Lake, оказалась на 9% выше показателей органического роста доходов аналогичных компаний. Эти лидеры смогли выполнить новые виды аналитики, такие как машинное обучение, с помощью новых источников, таких как файлы журналов, данные о кликах, социальные сети и подключение к Интернету в озере.

Он поддерживает импорт данных, поступающих в режиме реального времени. Данные собираются из нескольких ресурсов, а затем перемещаются на озеро в исходном формате. Озеро обеспечивает более высокую масштабируемость данных. Кроме того, вы можете узнать, какой тип данных находится в озере, путем индексации, сканирования, каталогизации данных.

Он поддерживает управление данными, которое управляет доступностью, удобством использования, безопасностью и целостностью данных.

Это может помочь командам по исследованиям и разработкам проверить свою гипотезу, уточнить допущения и оценить результаты.

Структура бункера недоступна.

Он предлагает клиентам обзор на 360 градусов и тщательный анализ.

Качество анализа также увеличивается с увеличением объема данных, качества данных и метаданных.

  • Системы хранения, такие как Hadoop, позволяют легко хранить разрозненную информацию. Нет необходимости моделировать данные с помощью Lake в рамках всей компании.
  • Качество анализа также увеличивается с увеличением объема данных, качества данных и метаданных.
  • Предлагает гибкость бизнеса
  • Можно использовать машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы делать выгодные прогнозы.

Архитектура озера данных в Hadoop, AWS и Azure

Озеро данных состоит из двух компонентов: хранение и расчет. Хранилище и вычисления могут находиться как на месте, так и в облаке. Это приводит к проектированию архитектуры озера данных в нескольких возможных комбинациях.

1. Hadoop

Распределенный серверный кластер Hadoop решает проблему хранения больших данных. MapReduce - это модель программирования Hadoop, используемая для разделения и обработки информации на более мелкие подмножества в кластере серверов.

2. AWS

Ассортимент продукции AWS для ее решения для озера данных является всеобъемлющим. Amazon S3 находится в центре решения функции хранения. К таким инструментам приема данных, которые позволяют нам передавать большие объемы данных в S3, относятся Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball и Direct Connect.

В дополнение к Amazon S3 база данных NoSQL, Dynamo DB и Elastic Search предлагают упрощенный процесс запросов. AWS предлагает широкий ассортимент продуктов с крутой кривой начального обучения. Тем не менее, комплексные функции решения широко используются в приложениях коммерческой разведки.

3. Лазурный

Микро-софт предложил данные озера. Озеро данных Azure имеет уровень аналитики и хранения, называемый хранилищем Azure (ADLS), и два компонента, которые аналитический уровень - это Azure Analytics и HDInsight. Стандарт ADLS был встроен в HDFS и имеет неограниченное хранилище. Это может сохранить триллионы файлов размером больше петабайта с одним файлом. Azure Store позволяет хранить и защищать данные и масштабировать их в любом формате.

Преимущества

Некоторые важные моменты показаны ниже

  • Предоставляет неограниченное значение типа данных
  • Быстро адаптируется к изменениям
  • Долгосрочные расходы на владение снижены
  • Основным его преимуществом является централизация различных источников контента.
  • Пользователи из разных отделов по всему миру могут иметь гибкий доступ к данным
  • Обеспечивает экономичную масштабируемость и гибкость

риск

  • Это может потерять актуальность и импульс через некоторое время.
  • Существует больший риск при разработке
  • Это также увеличивает стоимость хранения и продуктов
  • Безопасность и контроль доступа - самый большой риск. Иногда данные могут быть размещены в озере без надзора, так как некоторые данные могут нуждаться в защите и регулировании.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое озеро данных? Здесь мы обсудили концепцию, зачем нам Data Lake вместе с их преимуществами и рисками. Вы также можете просмотреть наши другие Предлагаемые статьи, чтобы узнать больше-

  1. Современная интеграция данных
  2. Что такое аналитика данных
  3. Что такое нарушение данных?
  4. Data Scientist vs Big Data
  5. Data Lake против хранилища данных | Различия

Категория:

Большое количество данных