Разлика између великих података и складишта података
Складиштење података једна је од најчешћих речи у последњих 10-20 година, док је Биг Дата врућ тренд задњих 5-10 година. Обоје чувају мноштво података, који се користе за извештавање, којим управља електронски уређај за чување података. Тако једна уобичајена мисао максималних људи да ће недавни велики подаци ускоро заменити старо складиштење података. Ипак, велико складиштење података и складиштење података нису заменљиви јер су се у потпуности користили у различите сврхе. Дакле, започните детаљно да учимо Биг Дата и Дата Варехоусе у овом посту.
Упоредна статистика између великих података и складишта података
Испод је 8 најбољих разлика између великих података и складишта података
Кључне разлике између великих података и складишта података
Разлика између великих података и складишта података, објашњена је у доњим тачкама:
- Дата Варехоусе је архитектура складиштења података или складишта података. Док су Биг Дата технологија за руковање огромним подацима и припрему спремишта.
- Било која врста ДБМС података прихваћена од складишта података, док Биг Дата прихваћа све врсте података укључујући транснационалне податке, податке о друштвеним медијима, податке о машинама или било које ДБМС податке.
- Складиште података обрађује само податке о структури (релацијски или не релативни), али велики подаци могу да обрађују структурне, не-структуре, полуструктуриране податке.
- Велики подаци обично користе дистрибуирани систем датотека за учитавање огромних података на дистрибуирани начин, али складиште података нема такав концепт.
- Са пословне тачке гледишта, како велики подаци имају пуно података, аналитика о томе биће врло плодна, а резултат ће бити значајнији који ће помоћи доношењу исправне одлуке за ту организацију. Док складиште података углавном помаже у анализирању информираних информација.
- Складиште података значи релацијску базу података, тако да ће чување, дохваћање података бити слично уобичајеном СКЛ упиту. А велики подаци не прате одговарајућу структуру базе података, морамо користити кошницу или искривити СКЛ да бисмо видели податке коришћењем специфичних упита кошнице.
- 100% подаци учитани у складиште података користе се за аналитичке извјештаје. Али без обзира на податке које је Хадооп учитао, до сада максимално 0, 5% коришћено у аналитичким извештајима. Остали подаци се учитавају у систем, али не користе се.
- Складиштење података никада не може поднијети хумонгоус податке (потпуно неструктурирани подаци). Велики подаци (Апацхе Хадооп) су једина опција за обраду хумонгоус података.
- Време дохваћања истовремено се повећава у складишту података на основу обима података. Значи, требаће мало времена за слабу количину података и велико време за огромну количину података баш као што је ДБМС. Али у случају великих података, требаће мало времена да се докопају огромни подаци (као што је посебно дизајнирано за руковање огромним подацима), али потребно је огромно време ако некако покушамо да убацимо или дохватимо мале податке у ХДФС помоћу редукције мапа .
Табела упоређивања великих података у односу на складиште података
| ОСНОВЕ ПОРЕДБЕ | Складиште података | Велики података |
| Значење | Складиште података је углавном архитектура, а не технологија. Извлачење података из извора података заснованих на СКЛ-у (углавном релацијске базе података) и помоћ за генерисање аналитичких извештаја. У смислу дефиниције, складиште података, које се користи за било које аналитичке извештаје, генерисано је из једног процеса, који није ништа друго него складиште података. | Биг Дата је углавном технологија која стоји на количини, брзини и разноликости података. Количине одређују количину података која долази из различитих извора, брзина се односи на брзину обраде података, а варијанте се односе на број типова података (углавном подржавају све врсте формата података). |
| Подешавања | Ако организација жели да сазна неку информисану одлуку (попут шта се дешава у њиховој корпорацији, планирање наредне године на основу података о резултатима текуће године, итд.), Они ће радије одабрати складиштење података, јер су за овакав извештај потребни поуздани или веродостојни подаци из извора. | Ако се организација мора упоредити са мноштвом великих података, који садрже драгоцене информације и помажу им да донесу бољу одлуку (попут тога како да доведете до више прихода, веће профитабилности, више купаца итд.), Они су очигледно преферирали Биг Дата приступ. |
| Прихваћен извор података | Прихваћени један или више хомогених (све веб локације користе исти ДБМС производ) или хетерогени (веб локације могу покренути различите ДБМС производе) извора података. | Прихваћени су било које врсте извора, укључујући пословне трансакције, друштвене медије и информације из сензорских или машинских података. Може доћи из ДБМС производа или не. |
| Прихваћен тип формата | Рукује углавном структуралним подацима (посебно релацијским подацима). | Прихваћени су сви типови формата. Подаци о структури, релациони подаци и неструктурирани подаци, укључујући текстуалне документе, е-пошту, видео, аудио, податке о берзи акција и финансијске трансакције. |
| Предметно оријентисан | Складиште података је оријентисано на субјекте јер заправо пружа информације о одређеном предмету (попут производа, купаца, добављача, продаје, прихода итд.), А не о раду организације у току. Не фокусира се на операцију која је у току, већ се углавном фокусира на анализу или приказивање података који помажу у доношењу одлука. | Велики подаци су такође оријентисани према субјекту, главна разлика је извор података, јер велики подаци могу прихватити и обрађивати податке из свих извора, укључујући податке са друштвених медија, сензора или уређаја. Такође се бави пружањем тачне анализе података посебно о субјекту оријентисаној. |
| Временска варијанта | Подаци прикупљени у складишту података заправо се идентификују у одређеном временском периоду. Пошто углавном садржи историјске податке за аналитички извештај. | Биг Дата има пуно приступа идентификованим већ учитаним подацима, временски период је један од приступа на њима. Велики подаци углавном обрађују равне датотеке, па ће архивирање са датумом и временом бити најбољи приступ за препознавање учитаних података. Али има могућност рада са стримингом података, тако да не држи увек историјске податке. |
| Неиспарљиви | Претходни подаци се никад не бришу када им се додају нови подаци. Ово је једна од главних карактеристика складишта података. Пошто се потпуно разликује од оперативне базе података, тако да било какве промене оперативне базе података неће директно утицати на складиште података. | За велике податке, претходни подаци се никад не бришу када им се додају нови подаци. Чува се као датотека која представља табелу. Али овде понекад у случају струјања директно користите Хиве или Спарк као радно окружење. |
| Дистрибуирани систем датотека | Обрада огромних података у складишту података заиста захтева много времена и понекад је требало читав дан да се процес заврши. | Ово је једна од највећих корисности Биг Дата-а. ХДФС (Хадооп Дистрибутед Филе Систем) углавном је дефинисан да би учитао огромне податке у дистрибуираним системима коришћењем програма за смањење мапа. |
Закључак
Према горе наведеном објашњењу и разумевању, можемо доћи до закључка:
- Велики подаци и складиште података нису исти, тако да нису заменљиви.
- Организација може да следи решење Биг Дата и Дата Варехоусе на основу њихових потреба, а не зато што су сличне.
- Организација може да следи комбинацију како великих података, тако и решења складишта података, према њиховим потребама.
Препоручени чланак
Ово је водич за велику количину података и складиште података, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- 5 најбољих разлика између великих података против машинског учења
- 10 Популарни алати и технологије складишта података
- 5 најбољих ствари које морате знати о пословној интелигенцији вс складишту података