Selles õpetuses andmete järve ja andmelao erinevuste kohta käsitleme peamisi erinevusi andmelao vs andmekogu vahel. Kuid enne erinevuse üle arutlemist õppige kõigepealt „Mis on andmeladu?”.
Mis on andmeladu?
Andmeladu on segu tehnoloogiatest ja komponentidest andmete strateegiliseks kasutamiseks. See kogub ja haldab andmeid erinevatest allikatest, et pakkuda sisukat äriteavet. See on suure hulga teabe elektrooniline salvestamine, mis on mõeldud päringute ja analüüside jaoks tehingute töötlemise asemel. See on andmete muundamise protsess infoks.
Mis on Data Lake?
Andmed Lake on ladustamise hoidla, mida saab salvestada suure summa struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid. See on koht, kus saab salvestada igat tüüpi andmeid oma vormingus, ilma konto suuruse või faili suhtes fikseeritud piiranguteta. See pakub suures koguses andmekogust, et suurendada analüütilist jõudlust ja natiivset integreerimist.
Data Lake on nagu suur konteiner, mis sarnaneb väga tõeliste järvede ja jõgedega. Nii nagu järves, tuleb ka teile mitu lisajõge; samamoodi on andmjärvel struktureeritud andmed, struktureerimata andmed, masinast masinasse, reaalajas läbi voolavad logid.
Andmelao kontseptsioon:
Data Warehouse salvestab andmeid failidesse või kaustadesse, mis aitab neid strateegiliste otsuste tegemisel korraldada ja kasutada. See salvestussüsteem annab ka mitmemõõtmelise vaate aatomi- ja kokkuvõtlikele andmetele. Olulised funktsioonid, mida on vaja täita, on:
- Andmete eraldamine
- Andmete puhastamine
- Andmete teisendamine
- Andmete laadimine ja värskendamine
Järgmisena õpime põhivahet Azure data lake vs andmeladu vahel.
PÕHISED erinevused
- Data Lake salvestab kõik andmed, olenemata allikast ja selle struktuurist, samas kui Data Warehouse salvestab andmeid kvantitatiivsetes mõõdikutes koos nende atribuutidega.
- Data Lake on salvestushoidla, mis salvestab tohutuid struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid, samal ajal kui Data Warehouse ühendab tehnoloogiaid ja komponente, mis võimaldab andmete strateegilist kasutamist.
- Data Lake määratleb skeemi pärast andmete salvestamist, Data Warehouse aga skeemi enne andmete salvestamist.
- Data Lake kasutab ELT (Extract Load Transform) protsessi, samas kui Data Warehouse kasutab ETL (Extract Transform Load) protsessi.
- Võrreldes Data Lake'i ja Warehouse'i, on Data Lake ideaalne neile, kes soovivad põhjalikku analüüsi, samas kui Data Warehouse on ideaalne operatiivkasutajatele.
Data Lake'i kontseptsioon:
Data Lake on mahukas hoidla, mis hoiab suures koguses toorandmeid algses vormingus kuni vajamineva ajani. Igale andmejärve andmeelemendile antakse kordumatu identifikaator ja märgistatakse laiendatud metaandmesiltide komplektiga. See pakub erinevaid analüütilisi võimalusi.
Peamine erinevus Data Lake'i ja Data Warehouse'i vahel
Erinevus Data Lake'i ja Data Warehouse'i vahel
Siin on peamised erinevused andmekogude ja andmelao vahel:
| Parameetrid | Data Lake | Andmeladu |
|---|---|---|
| Ladustamine | Andmete järves hoitakse kõiki andmeid allikast ja selle struktuurist sõltumata. Andmeid hoitakse toorel kujul. See 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 teisendatakse |
| Ajalugu | Andmesidemetes kasutatavad suured andmetehnoloogiad on suhteliselt uued. | Andmelao kontseptsiooni oli erinevalt suurandmetest kasutatud aastakümneid. |
| Andmete hõivamine | Püüab kõikvõimalikke andmeid ja struktuure, poolstruktureeritud ja struktureerimata nende algsel kujul lähtesüsteemidest. | Püüab struktureeritud teavet ja korrastab need skeemides, nagu on määratletud andmeladu eesmärkidel |
| Andmete ajaskaala | Andmebaasid võivad säilitada kõik andmed. See hõlmab lisaks kasutatavatele andmetele ka andmeid, mida see võib tulevikus kasutada. Samuti säilitatakse andmeid kogu aeg, et minna ajas tagasi ja teha analüüs. | Andmelao arendusprotsessis kulutatakse märkimisväärselt aega erinevate andmeallikate analüüsimiseks. |
| Kasutajad | Data järv on ideaalne kasutajatele, kes tegelevad põhjaliku analüüsiga. Selliste kasutajate hulka kuuluvad andmeteadlased, kes vajavad täiustatud analüütilisi tööriistu, millel on sellised võimalused nagu ennustav modelleerimine ja statistiline analüüs. | Andmeladu on operatiivkasutajatele ideaalne, kuna see on hästi struktureeritud, hõlpsasti kasutatav ja arusaadav. |
| Ladustamiskulud | Andmete salvestamine suurtes andmesidetehnoloogiates on suhteliselt odav kui andmete säilitamine andmelaos. | Andmete ladustamine andmelaos on kulukam ja aeganõudvam. |
| Ülesanne | Andmete järved võivad sisaldada kõiki andmeid ja andmetüüpe; see annab kasutajatele juurdepääsu andmetele enne teisendatud, puhastatud ja struktureeritud protsessi. | Andmelaod võivad anda ülevaate eelnevalt määratletud andmetüüpide jaoks eelnevalt määratletud küsimustest. |
| Töötlusaeg | Andmebaasid annavad kasutajatele juurdepääsu andmetele enne nende teisendamist, puhastamist ja struktureerimist. Seega võimaldab see kasutajatel tavapärase andmelaoga võrreldes kiiremini oma tulemuseni jõuda. | Andmelaod pakuvad teavet eelnevalt määratletud andmetüüpide jaoks eelnevalt määratletud küsimustest. Seega vajasid kõik andmelao muudatused rohkem aega. |
| Skeemi positsioon | Tavaliselt määratletakse skeem pärast andmete salvestamist. See pakub väga kiiret ja hõlpsat andmete hõivamist, kuid nõuab protsessi lõpus tööd | Tavaliselt määratletakse skeem enne andmete salvestamist. Nõuab tööd protsessi alguses, kuid pakub jõudlust, turvalisust ja integreerimist. |
| Andmetöötlus | Data Lakes kasutab ELT (Extract Load Transform) protsessi. | Andmeladu kasutab traditsioonilist ETL (Extract Transform Load) protsessi. |
| Kurtma | Andmeid hoitakse toorel kujul. See muudetakse alles siis, kui see on kasutamiseks valmis. | Peamine kaebus andmeladude vastu on võimetus või probleem, millega silmitsi seisneb, kui püütakse neid muuta. |
| Peamised eelised | Nad integreerivad erinevat tüüpi andmeid, et tulla täiesti uutele küsimustele, kuna need kasutajad ei kasuta tõenäoliselt andmeladu, kuna neil võib tekkida vajadus ületada selle võimalusi. | Enamik organisatsiooni kasutajaid on töökorras. Seda tüüpi kasutajad hoolivad ainult aruannetest ja peamistest toimivuse mõõdikutest. |