Razlika med Big Data in Data Warehouse

Skladiščenje podatkov je ena najpogostejših besed zadnjih 10–20 let, medtem ko je Big Data v zadnjih 5–10 letih vroči trend. Obe hranijo veliko podatkov, ki se uporabljajo za poročanje, ki jih upravlja elektronska naprava za shranjevanje. Torej ena pogosta misel največjih ljudi, da bodo nedavni veliki podatki kmalu nadomestili staro skladiščenje podatkov. Kljub temu pa veliko skladiščenje podatkov in shranjevanje podatkov nista zamenljiva, saj sta se popolnoma uporabljala za drug namen. Torej, začnimo podrobno spoznati Big Data in Data Warehouse v tej objavi.

Primerjava med velikimi in velikimi skladišči podatkov

Spodaj je zgornjih 8 razlik med Big Data in Data Warehouse

Ključne razlike med Big Data in Data Warehouse

Razlika med velikimi podatki in skladiščem podatkov je razložena v spodnjih točkah:

  1. Data Warehouse je arhitektura shranjevanja podatkov ali shrambe podatkov. Medtem ko je Big Data tehnologija za obdelavo ogromnih podatkov in pripravo skladišča.
  2. Vse vrste podatkov DBMS, ki jih sprejme podatkovno skladišče, medtem ko Big Data sprejemajo vse vrste podatkov, vključno s transnacionalnimi podatki, podatki družbenih medijev, strojni podatki ali kakršnimi koli podatki DBMS.
  3. Podatkovno skladišče obravnava samo strukturne podatke (relacijske ali ne relacijske), veliki podatki pa lahko urejajo strukturne, nestrukturne, polstrukturirane podatke.
  4. Veliki podatki so običajno uporabljali porazdeljeni datotečni sistem za nalaganje ogromnih podatkov na razdeljen način, vendar skladišče podatkov nima takšnega koncepta.
  5. S poslovnega vidika, saj imajo veliki podatki veliko podatkov, bo analiza tega zelo plodna, rezultat pa bo bolj pomemben, kar bo pripomoglo k pravilni odločitvi te organizacije. Ker skladišče podatkov v glavnem pomaga pri analizi analitičnih informacij.
  6. Skladišče podatkov pomeni relacijsko bazo podatkov, zato bo shranjevanje in pridobivanje podatkov podobno kot običajna poizvedba SQL. In veliki podatki ne sledijo ustrezni strukturi podatkovnih baz, za ogled podatkov moramo uporabiti panj ali sprožiti SQL, če uporabimo posebne poizvedbe.
  7. 100% podatki, naloženi v skladišču podatkov, se uporabljajo za analitična poročila. Toda ne glede na podatke, ki jih je Hadoop naložil, do zdaj največ 0, 5% uporabljenih analitičnih poročil. Podatki drugih se naložijo v sistem, vendar niso v uporabi.
  8. Skladiščenje podatkov nikoli ne more obdelati humongous podatkov (popolnoma nestrukturirani podatki). Veliki podatki (Apache Hadoop) so edina možnost za obdelavo humongous podatkov.
  9. Čas prenosa se hkrati poveča v skladišču podatkov glede na količino podatkov. Pomeni, da bo potrebnih malo časa za podatke z majhno prostornino in veliko časa za ogromno količino podatkov, tako kot DBMS. V primeru velikih podatkov pa bo trajalo malo časa, da pridobimo ogromne podatke (kot je posebej zasnovan za ravnanje z ogromnimi podatki), vzeli pa bomo ogromno časa, če bomo poskušali naložiti ali pridobiti majhne podatke v HDFS z uporabo zmanjšanja zemljevidov .

Tabela primerjave velikih podatkov v primerjavi s skladiščem podatkov

PODLAGA ZA PRIMERJAVO Podatkovno skladišče Veliki podatki
PomenSkladišče podatkov je predvsem arhitektura in ne tehnologija. Pridobivanje podatkov iz različnih podatkovnih virov na osnovi SQL (predvsem relacijske baze podatkov) in pomoč pri ustvarjanju analitičnih poročil. Z vidika definicije je bilo shranjevanje podatkov, ki se uporablja za kakršna koli analitična poročila, ustvarjeno iz enega procesa, ki ni nič drugega kot skladišče podatkov.Big Data je predvsem tehnologija, ki temelji na obsegu, hitrosti in raznolikosti podatkov. Količine določajo količino podatkov, ki prihajajo iz različnih virov, hitrost se nanaša na hitrost obdelave podatkov, sorte pa na število vrst podatkov (večinoma podpirajo vse vrste podatkovnih oblik).
NastavitveČe želi organizacija vedeti nekaj informirane odločitve (na primer, kaj se dogaja v njihovi družbi, načrtovanje prihodnjega leta na podlagi podatkov o uspešnosti tekočega leta itd.), Raje izberejo skladiščenje podatkov, saj za tovrstno poročilo potrebujejo zanesljivo ali verodostojno podatki iz virov.Če se mora organizacija primerjati s številnimi velikimi podatki, ki vsebujejo dragocene informacije in jim pomagajo do boljše odločitve (na primer, kako doseči več prihodkov, večjo dobičkonosnost, več strank itd.), So očitno raje pristop Big Data.
Sprejet vir podatkovSprejeti eden ali več homogenih (vsa spletna mesta uporabljajo isti izdelek DBMS) ali heterogeni (spletna mesta lahko izvajajo različne izdelke podatkov DBMS).Sprejemamo vse vrste virov, vključno s poslovnimi transakcijami, socialnimi mediji in informacijami iz senzorskih ali strojno določenih podatkov. Izvira lahko iz izdelka DBMS ali ne.
Sprejeta vrsta formatovObdeluje predvsem strukturne podatke (zlasti relacijske podatke).Sprejemamo vse vrste formatov. Strukturni podatki, relacijski podatki in nestrukturirani podatki, vključno z besedilnimi dokumenti, e-pošto, videoposnetki, zvokom, podatki o zalogah in finančnimi transakcijami.
Predmetno usmerjenSkladišče podatkov je usmerjeno v teme, ker dejansko zagotavlja informacije o določenem predmetu (kot so izdelek, kupci, dobavitelji, prodaja, prihodek itd.), Ne pa o tekočem poslovanju organizacije. Ne osredotoča se na tekoče delovanje, temveč se osredotoča predvsem na analizo ali prikaz podatkov, ki pomagajo pri odločanju.Big Data je tudi predmetno usmerjen, glavna razlika je vir podatkov, saj lahko veliki podatki sprejemajo in obdelujejo podatke iz vseh virov, vključno s podatki o družbenih medijih, senzorjih ali strojih. Osredotoča se tudi na natančno analizo podatkov, posebej glede na posameznike.
Časovna variantaPodatki, zbrani v podatkovnem skladišču, se dejansko identificirajo v določenem časovnem obdobju. Ker v glavnem hrani zgodovinske podatke za analitično poročilo.Big Data ima veliko pristopov k prepoznavanju že naloženih podatkov, časovno obdobje je eden od pristopov na njih. Veliki podatki večinoma obdelujejo ploščate datoteke, zato bo arhiviranje z datumom in časom najboljši način za prepoznavanje naloženih podatkov. Ima pa možnost dela s pretakanjem podatkov, tako da ne drži vedno zgodovinskih podatkov.
NehlapljivoPrejšnji podatki se nikoli ne izbrišejo, ko so vanj dodani novi podatki. To je ena glavnih značilnosti podatkovnega skladišča. Ker se popolnoma razlikuje od operativne baze podatkov, tako kakršne koli spremembe v operativni bazi podatkov ne bodo neposredno vplivale na podatkovno skladišče.Pri velikih podatkih se prejšnji podatki znova ne izbrišejo, ko se vanj dodajo novi podatki. Shranjena je kot datoteka, ki predstavlja tabelo. Toda tu včasih v primeru pretakanja neposredno uporabimo Hive ali Spark kot operativno okolje.
Razdeljeni datotečni sistemObdelava ogromnih podatkov v skladišču podatkov je res zamudna in včasih je trajal cel dan, da se postopek zaključi.To je ena od velikih uporabnosti Big Data. HDFS (Hadoop Distributed File System) je v glavnem opredeljen za nalaganje ogromnih podatkov v porazdeljene sisteme z uporabo programa za zmanjšanje zemljevidov.

Zaključek

Glede na zgornjo razlago in razumevanje lahko pridemo do zaključka:

  • Veliko podatkovno in podatkovno skladišče nista enaka, zato ni zamenljivo.
  • Organizacija lahko sledi rešitvam Big Data in Data Warehouse glede na njihove potrebe, ne zato, ker so si podobni.
  • Organizacija lahko sledi kombinacija tako velikih podatkov kot tudi rešitve skladišča podatkov glede na njihove potrebe.

Priporočeni članek

To je vodnik za Big Data vs Data Warehouse, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
  2. 5 najboljših razlik med strojnimi učenjemi z velikimi podatki
  3. 10 Priljubljena orodja in tehnologije za shranjevanje podatkov
  4. 5 najboljših stvari, ki jih morate vedeti o poslovni inteligenci v primerjavi s skladiščem podatkov

Kategorija:

Veliki podatki