Forskel mellem Big Data og Data Warehouse
Datavarehousing er et af de almindelige ord for de sidste 10-20 år, mens Big Data er en varm tendens de sidste 5-10 år. Begge af dem har en masse data, der bruges til rapportering, administreres af en elektronisk lagerenhed. Så en almindelig tanke hos maksimale mennesker, at nylige big data vil erstatte gammel datalagring meget snart. Men alligevel kan big data og datalagring ikke udskiftes, da de bruges fuldstændigt til et andet formål. Så lad os begynde at lære Big Data og Data Warehouse i en detalje i dette indlæg.
Sammenligning mellem hoveddata og datavarehus
Nedenfor er den øverste 8 forskel mellem Big Data vs Data Warehouse
Vigtige forskelle mellem Big Data vs Data Warehouse
Forskellen mellem Big Data vs Data Warehouse, er forklaret i nedenstående punkter:
- Data Warehouse er en arkitektur for datalagring eller datalagring. Mens Big Data er en teknologi til at håndtere enorme data og forberede depotet.
- Enhver form for DBMS-data, der accepteres af datavarehus, hvorimod Big Data accepterer alle slags data inklusive tværnationale data, sociale mediedata, maskindata eller DBMS-data.
- Datavarehus håndterer kun strukturdata (relationelle eller ikke relationelle), men store data kan håndtere struktur, ikke-struktur, semistrukturerede data.
- Big data anvendte normalt et distribueret filsystem til at indlæse enorme data på en distribueret måde, men datavarehus har ikke den slags koncept.
- Fra forretningsmæssigt synspunkt, da big data har en masse data, vil analyse af det være meget frugtbart, og resultatet vil være mere meningsfuldt, hvilket hjælper til at tage en rigtig beslutning for den organisation. Mens datalager hovedsageligt hjælper med at analysere informerede oplysninger.
- Datavarehus betyder den relationelle database, så lagring, hentning af data vil være den samme med en normal SQL-forespørgsel. Og big data følger ikke den rette databasestruktur, vi er nødt til at bruge hive eller gnist SQL for at se dataene ved hjælp af hive-specifikke forespørgsler.
- 100% data indlæst i datalager bruger til analyserapporter. Men uanset hvilke data der er indlæst af Hadoop, maksimalt 0, 5% brugt i analyserapporter indtil nu. Andre data indlæses i systemet, men er ikke i status.
- Data warehousing aldrig i stand til at håndtere humongous data (helt ustrukturerede data). Big data (Apache Hadoop) er den eneste mulighed for at håndtere humongous data.
- Tidspunktet for hentning øges samtidig i datavarehus baseret på datavolumen. Det betyder, at det vil tage lidt tid for lavvolumendata og stor tid for en enorm mængde data, ligesom DBMS. Men i tilfælde af big data vil det tage en lille periode at hente enorme data (som de specielt er designet til at håndtere enorme data), men det tog meget tid, hvis vi på en eller anden måde forsøger at indlæse eller hente små data i HDFS ved hjælp af kort reducere .
Big Data vs Data Warehouse Sammenligningstabel
| GRUNDLÆGGNING TIL SAMMENLIGNING | Data varehus | Big Data |
| Betyder | Data Warehouse er hovedsageligt en arkitektur, ikke en teknologi. Det uddrager data fra SQL-baserede datakilder (hovedsagelig relationsdatabase) og hjælp til at generere analytiske rapporter. Definitionsmæssigt er dataregistrering, der bruges til alle analytiske rapporter, blevet genereret fra en proces, der ikke er andet end datalageret. | Big Data er hovedsageligt en teknologi, der står på volumen, hastighed og forskellige data. Mængder definerer mængden af data, der kommer fra forskellige kilder, hastighed henviser til hastigheden af databehandlingen, og sorter henviser til antallet af datatyper (understøtter hovedsageligt alle typer dataformater). |
| Indstillinger | Hvis en organisation ønsker at vide en informeret beslutning (som hvad der foregår i deres selskab, planlægning næste år baseret på indeværende års præstationsdata osv.), Foretrækker de at vælge datalagring, da de har brug for pålidelig eller troværdig for denne type rapport data fra kilderne. | Hvis organisationen er nødt til at sammenligne med en masse big data, som indeholder værdifuld information og hjælpe dem med at tage en bedre beslutning (som hvordan man fører mere indtægter, mere rentabilitet, flere kunder osv.), Foretrækkede de åbenlyst Big Data-tilgang. |
| Accepteret datakilde | Accepteret en eller flere homogene (alle steder bruger det samme DBMS-produkt) eller heterogene (steder kan køre forskellige DBMS-produkter) datakilder. | Accepteret enhver form for kilder, herunder forretningstransaktioner, sociale medier og oplysninger fra sensor- eller maskinspecifikke data. Det kan komme fra et DBMS-produkt eller ej. |
| Accepteret type formater | Håndterer hovedsageligt strukturelle data (specifikt relationelle data). | Accepteret alle typer formater. Strukturdata, relationelle data og ustrukturerede data inklusive tekstdokumenter, e-mail, video, lyd, lager ticker data og økonomisk transaktion. |
| Emne-Oriented | Et datalager er emneorienteret, fordi det faktisk giver information om det specifikke emne (som et produkt, kunder, leverandører, salg, indtægter osv.) Ikke om organisationens løbende drift. Det fokuserer ikke på løbende drift, det fokuserer hovedsageligt på analyse eller visning af data, der hjælper med beslutningstagningen. | Big Data er også emneorienteret, den største forskel er en datakilde, da big data kan acceptere og behandle data fra alle kilder, inklusive sociale medier, sensor eller maskinspecifikke data. Det er også vigtigt at give en nøjagtig analyse af data specifikt om emneorienteret. |
| Time-Variant | De data, der indsamles i et datavarehus, identificeres faktisk ved en bestemt periode. Da det hovedsageligt indeholder historiske data for en analytisk rapport. | Big Data har mange tilgange til identificerede allerede indlæste data, en tidsperiode er en af fremgangsmåderne på dem. Big data behandler hovedsageligt flade filer, så arkiv med dato og tid vil være den bedste metode til at identificere indlæste data. Men det har muligheden for at arbejde med streaming-data, så det ikke altid indeholder historiske data. |
| Ikke-flygtig | Tidligere data slettes aldrig, når der tilføjes nye data. Dette er en af de vigtigste funktioner i et datalager. Da det er helt anderledes end en operationel database, så ændringer i en operationel database ikke vil have direkte indflydelse på et datalager. | Ved Big data slettes tidligere data aldrig, når nye data tilføjes til dem. Det er gemt som en fil, der repræsenterer en tabel. Men her undertiden i tilfælde af streaming direkte brug af Hive eller Spark som et driftsmiljø. |
| Distribueret filsystem | Behandling af enorme data i Data Warehousing er virkelig tidskrævende, og nogle gange tog det en hel dag at færdiggøre processen. | Dette er en af de store anvendeligheder af Big Data. HDFS (Hadoop Distribueret filsystem) defineres hovedsageligt til at indlæse enorme data i distribuerede systemer ved hjælp af kortreduktionsprogram. |
Konklusion
I henhold til ovenstående forklaring og forståelse kan vi komme nedenfor konklusion:
- Big data og data warehouse er ikke ens, så det kan ikke udskiftes.
- En organisation kan følge Big Data og Data Warehouse-løsning baseret på deres behov, ikke fordi de er ens.
- En organisation kan følge kombinationen af både big data såvel som datalagerløsning efter deres behov.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Big Data vs Data Warehouse, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- 5 Bedste forskel mellem Big Data Vs Machine Learning
- 10 Populære datalagerværktøjer og -teknologier
- 5 bedste ting, du skal vide om forretningsinformation efter datavarehus