Різниця між великими даними та сховищами даних

Складування даних - одне із поширених слів за останні 10-20 років, тоді як великі дані - гаряча тенденція протягом останніх 5-10 років. Вони обидва зберігають багато даних, які використовуються для звітування, якими керує електронний пристрій зберігання даних. Тож одна поширена думка максимальних людей про те, що останні великі дані дуже скоро замінять старі сховища даних. Але все-таки великі дані та зберігання даних не є взаємозамінними, оскільки вони використовуються повністю для іншої мети. Тож почнемо детально вивчати склад великих даних та сховища даних у цій публікації.

Порівняння порівняння між великими даними та сховищем даних

Нижче наведено 8 найкращих відмінностей між великими даними та сховищем даних

Основні відмінності між великими даними та сховищем даних

Різниця між великими даними та сховищем даних пояснюється у пунктах, представлених нижче:

  1. Склад даних - це архітектура зберігання даних або сховища даних. Тоді як Big Data - це технологія для обробки величезних даних та підготовки сховища.
  2. Будь-які види СУБД, які приймаються на сховищі даних, тоді як Big Data приймає всі типи даних, включаючи транснаціональні дані, дані соціальних медіа, машини та будь-які дані СУБД.
  3. Склад даних обробляє лише структурні дані (реляційні чи не реляційні), але великі дані можуть обробляти структурні, неструктурні, напівструктурні дані.
  4. Великі дані зазвичай використовували розподілену файлову систему для завантаження величезних даних розподіленим способом, але сховище даних не має такого поняття.
  5. З точки зору бізнесу, оскільки великі дані мають багато даних, аналітика щодо цього буде дуже плідною, а результат буде більш значущим, що допоможе прийняти правильне рішення для цієї організації. Тоді як склад даних в основному допомагає аналізувати інформовану інформацію.
  6. Сховище даних означає реляційну базу даних, тому зберігання, отримання даних буде аналогічним звичайному SQL-запиту. І великі дані не відповідають належній структурі бази даних, нам потрібно використовувати вулик або іскру SQL, щоб переглянути дані, використовуючи запит вулика.
  7. 100% даних, завантажених у сховище даних, використовуються для аналітичних звітів. Але які б дані не завантажувалися Hadoop, максимум 0, 5%, що використовуються в аналітичних звітах дотепер. Інші дані завантажуються в систему, але не використовуються.
  8. Зберігання даних ніколи не може обробляти гумогенні дані (абсолютно неструктуровані дані). Великі дані (Apache Hadoop) є єдиним варіантом для обробки гумогенних даних.
  9. Час отримання даних одночасно збільшується в сховищі даних на основі обсягу даних. Значить, знадобиться невеликий час для низьких обсягів даних і великий час для величезного обсягу даних, як і СУБД. Але у випадку великих даних вам знадобиться невеликий проміжок часу, щоб отримати величезні дані (як це спеціально розроблено для обробки величезних даних), але знадобиться величезний час, якщо ми якось спробуємо завантажити або отримати невеликі дані в HDFS за допомогою зменшення карти .

Таблиця порівняння великих даних та сховищ даних

ОСНОВА ПОРІВНЯННЯ Інформаційне сховище Великі дані
ЗначенняСклад даних - це переважно архітектура, а не технологія. Це вилучення даних з різновидів джерел даних на основі SQL (головним чином реляційних баз даних) та допомога для генерування аналітичних звітів. З точки зору визначення, сховище даних, яке використовується для будь-яких аналітичних звітів, створюється з одного процесу, що є не що інше, як сховище даних.Big Data - це в основному технологія, яка базується на обсязі, швидкості та різноманітності даних. Томи визначають кількість даних, що надходять з різних джерел, швидкість посилається на швидкість обробки даних, а різновиди - на кількість типів даних (в основному підтримують усі типи формату даних).
ПеревагиЯкщо організація хоче дізнатися про якесь усвідомлене рішення (наприклад, що відбувається в їхній корпорації, планування на наступний рік на основі даних про поточний рік тощо), вони вважають за краще вибирати сховище даних, оскільки для цього виду звітів вони потрібні надійні або правдоподібні дані з джерел.Якщо організації потрібно порівнювати з великою кількістю великих даних, які містять цінну інформацію та допомагають їм прийняти краще рішення (наприклад, як принести більший дохід, більше прибутковості, більше клієнтів тощо), вони, очевидно, віддавали перевагу Big Data-підходу.
Прийняте джерело данихПрийнято одне або декілька однорідних (усі сайти використовують один і той же продукт СУБД) або неоднорідні (сайти можуть запускати різні продукти СУБД) джерела даних.Приймаються будь-які джерела, включаючи бізнес-транзакції, соціальні медіа та інформацію із даних, що стосуються сенсора чи машини. Він може походити з продукту СУБД чи ні.
Прийнятий тип форматівОбробляє в основному структурні дані (конкретно реляційні дані).Приймаються всі типи форматів. Дані про структуру, реляційні дані та неструктуровані дані, включаючи текстові документи, електронну пошту, відео, аудіо, дані про акції та фінансові операції.
Орієнтований на предметСклад даних орієнтований на предмет, оскільки він фактично надає інформацію про конкретний предмет (наприклад, про товар, замовників, постачальників, продаж, дохід тощо), а не про поточну діяльність організації. Він не зосереджується на поточній експлуатації, він в основному зосереджується на аналізі або відображенні даних, які допомагають у прийнятті рішень.Big Data також орієнтовані на предмет, основна відмінність - це джерело даних, оскільки великі дані можуть приймати та обробляти дані з усіх джерел, включаючи дані соціальних медіа, сенсор або апарат. Він також головний у тому, щоб забезпечити точний аналіз даних, зокрема, орієнтованих на предмет.
Часовий варіантДані, зібрані в сховищі даних, фактично ідентифікуються за певний період часу. Оскільки він переважно містить історичні дані для аналітичного звіту.Big Data має багато підходів до виявлення вже завантажених даних, часовий період - це один із підходів до них. Великі дані в основному обробляють плоскі файли, тому найкращим підходом до виявлення завантажених даних стане архів із датою та часом. Але він має можливість працювати з потоковими даними, тому він не завжди містить історичні дані.
НелетучіПопередні дані ніколи не стираються, коли до них додаються нові дані. Це одна з головних особливостей сховища даних. Оскільки він повністю відрізняється від операційної бази даних, тому будь-які зміни в операційній базі даних не матимуть прямого впливу на сховище даних.Що стосується великих даних, то попередні дані ніколи не стираються, коли до них додаються нові дані. Він зберігається як файл, що представляє таблицю. Але тут іноді у випадку потокової передачі безпосередньо використовують Hive або Spark як робоче середовище.
Розподілена файлова системаОбробка величезних даних у сховищі даних дійсно забирає багато часу, і іноді на процес було потрібно цілий день.Це одна з великих утиліт Big Data. HDFS (розподілена файлова система Hadoop) в основному визначається для завантаження величезних даних у розподілені системи за допомогою програми зменшення карт.

Висновок

Відповідно до пояснення та розуміння, ми можемо прийти до висновку:

  • Великі сховища даних та сховища даних не однакові, тому вони не взаємозамінні.
  • Організація може дотримуватися рішення Big Data та Data Datareft виходячи з їх потреб, а не тому, що вони схожі.
  • Організація може дотримуватися комбінації як великих даних, так і рішення сховища даних відповідно до їх потреб.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо великих даних щодо сховища даних, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
  2. 5 Найкраща різниця між великими даними проти машинного навчання
  3. 10 Популярні засоби та технології зберігання даних
  4. 5 найкращих речей, які ви повинні знати про Business Intelligence та сховищі даних

Категорія:

Великі дані