Data Lake vs andmeladu – erinevus nende vahel
David Carter
Peamised erinevused Data Lake'i ja Data Warehouse'i vahel
- Data Lake salvestab kõik andmed olenemata allikast ja nende struktuurist, samas kui Data Warehouse salvestab andmed kvantitatiivsetes mõõdikutes koos nende atribuutidega.
- Data Lake on salvestushoidla, mis salvestab tohutuid struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid, samas kui Data Warehouse on tehnoloogiate ja komponentide segu, mis võimaldab andmeid strateegiliselt kasutada.
- Data Lake määratleb skeemi pärast andmete salvestamist, samas kui Data Warehouse määratleb skeemi enne andmete salvestamist.
- Data Lake kasutab protsessi ELT (Extract Load Transform), samas kui Data Warehouse kasutab ETL (Extract Transform Load) protsessi.
- Võrreldes Data Lake'i vs Warehouse'i, on Data Lake ideaalne neile, kes soovivad põhjalikku analüüsi, samas kui Data Warehouse on ideaalne operatiivkasutajatele.
Mis on Data Lake?
A andmejärv on salvestushoidla, mis suudab salvestada suurel hulgal struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid. See on koht, kus saab salvestada igat tüüpi andmeid nende algvormingus, ilma konto suuruse või faili piiranguteta. See pakub suurel hulgal andmemahtu analüütilise jõudluse suurendamiseks ja natiivseks integreerimiseks.
andmejärv on nagu suur konteiner, mis on väga sarnane tõelise järve ja jõgedega. Täpselt nagu järves, tuleb sisse mitu lisajõge; samamoodi on andmejärves struktureeritud andmed, struktureerimata andmed, masinatevahelised ja reaalajas läbivad logid.
Mis on andmeladu?
Andmeladu on tehnoloogiate ja komponentide segu andmete strateegiliseks kasutamiseks. See kogub ja haldab andmeid erinevatest allikatest, et pakkuda sisukaid äriülevaateid. See on suure hulga teabe elektrooniline salvestamine, mis on mõeldud tehingute töötlemise asemel päringute ja analüüsi jaoks. See on andmete teabeks muutmise protsess.
Järgmisena saame teada peamise erinevuse andmelao ja andmejärve vahel.
Erinevus Data Lake'i ja Data Warehouse'i vahel
Siin on peamised erinevused andmejärve ja andmelao vahel.
| parameetrid | andmejärv | Andmeladu |
|---|---|---|
| Säilitamine | Andmejärves säilitatakse kõik andmed sõltumata allikast ja nende struktuurist. Andmeid säilitatakse töötlemata kujul. Seda muudetakse alles siis, kui see on kasutamiseks valmis. | Andmeladu koosneb andmetest, mis on eraldatud tehingusüsteemidest, või andmetest, mis koosnevad kvantitatiivsetest mõõdikutest koos nende atribuutidega. Andmed puhastatakse ja muudetakse |
| ajalugu | Suurandmete tehnoloogiad Andmejärvedes kasutatav on suhteliselt uus. | Erinevalt suurandmetest oli andmehoidla kontseptsiooni kasutatud aastakümneid. |
| Andmete hõivamine | Jäädvustab lähtesüsteemidest kõikvõimalikke andmeid ja struktuure, nii poolstruktureeritud kui ka struktureerimata algsel kujul. | Jäädvustab struktureeritud teavet ja korraldab selle andmelao jaoks määratletud skeemidena |
| Andmete ajaskaala | Andmejärved võivad säilitada kõik andmed. See ei hõlma mitte ainult kasutatavaid andmeid, vaid ka andmeid, mida see võib tulevikus kasutada. Samuti säilitatakse andmeid kogu aeg, et minna ajas tagasi ja teha analüüs. | Andmelao arendusprotsessis kulub märkimisväärselt aega erinevate andmeallikate analüüsimisele. |
| kasutajad | Data Lake on ideaalne kasutajatele, kes tegelevad sügava analüüsiga. Selliste kasutajate hulka kuuluvad andmeteadlased, kes vajavad edasijõudnuid analüütilised vahendid selliste võimalustega nagu ennustav modelleerimine ja statistiline analüüs. | Andmeladu sobib hästi operatiivsetele kasutajatele, kuna on hästi struktureeritud, hõlpsasti kasutatav ja arusaadav. |
| Ladustamise kulud | Andmete salvestamine suurandmete tehnoloogiates on suhteliselt odav kui andmete hoidmine andmelaos. | Andmete hoidmine andmelaos on kulukam ja aeganõudvam. |
| Ülesanne | Andmejärved võivad sisaldada kõiki andmeid ja andmetüüpe; see annab kasutajatele juurdepääsu andmetele enne nende muutmise, puhastamise ja struktureerimise protsessi. | Andmelaod võivad anda ülevaate eelmääratletud andmetüüpide eelmääratletud küsimustest. |
| Töötlusaeg | Andmejärved annavad kasutajatele juurdepääsu andmetele enne, kui need on teisendatud, puhastatud ja struktureeritud. Seega võimaldab see kasutajatel tavapärase andmelaoga võrreldes kiiremini oma tulemuseni jõuda. | Andmelaod pakuvad ülevaadet eelmääratletud andmetüüpide eelmääratletud küsimustest. Seega nõudsid kõik andmelao muudatused rohkem aega. |
| Skeemi asukoht | Tavaliselt määratakse skeem pärast andmete salvestamist. See pakub suurt paindlikkust ja andmete kogumise lihtsust, kuid nõuab protsessi lõpus tööd | Tavaliselt määratletakse skeem enne andmete salvestamist. Nõuab tööd protsessi alguses, kuid pakub jõudlust, turvalisust ja integratsiooni. |
| Andmetöötlus | Data Lakes kasutab ELT (Extract Load Transform) protsessi. | Andmeladu kasutab traditsioonilist ETL (Extract Transform Load) protsessi. |
| Kurdavad | Andmeid säilitatakse töötlemata kujul. Seda muudetakse alles siis, kui see on kasutamiseks valmis. | Peamine kaebus andmeladude vastu on suutmatus või probleem, millega tuleb silmitsi seista, kui proovite neis muudatusi teha. |
| Peamised eelised | Nad integreerivad erinevat tüüpi andmeid, et esitada täiesti uusi küsimusi, kuna need kasutajad ei kasuta tõenäoliselt andmeladusid, kuna neil võib tekkida vajadus ületada selle võimalusi. | Enamik organisatsiooni kasutajaid töötab. Seda tüüpi kasutajad hoolivad ainult aruannetest ja peamistest toimivusmõõdikutest. |
Data Lake'i kontseptsioon
Data Lake on suure mahuga salvestushoidla, mis hoiab suurel hulgal toorandmeid algses vormingus seni, kuni seda vaja läheb. Igale Data Lake'i andmeelemendile antakse kordumatu identifikaator ja see märgitakse laiendatud metaandmete siltide komplektiga. See pakub laias valikus analüüsivõimalusi.
Andmelao kontseptsioon
Andmeladu salvestab andmed failidesse või kaustadesse, mis aitab neid korraldada ja kasutada strateegiliste otsuste tegemiseks. See salvestussüsteem annab ka mitmemõõtmelise ülevaate aatomi- ja kokkuvõtlikest andmetest. Olulised funktsioonid, mida on vaja täita, on järgmised:
- andmete kaevandamine
- Andmete puhastamine
- Andmete teisendamine
- Andmete laadimine ja värskendamine
