В този урок за разликата между Data Lake и Data Storage ще обсъдим ключовите разлики между Data Lake и Data Lake. Но преди да обсъдим разликата, нека първо научим „Какво е Data Warehouse?“.
Какво представлява хранилището на данни?
Data Warehouse е комбинация от технологии и компоненти за стратегическо използване на данните. Той събира и управлява данни от различни източници, за да предостави значими бизнес прозрения. Това е електронното съхранение на голямо количество информация, предназначена за заявки и анализ, вместо за обработка на транзакции. Това е процес на трансформиране на данните в информация.
Какво е Data Lake?
А езерото данни е хранилище за съхранение, което може да се съхранява голямо количество структурирана полуструктурирано и неструктурирани данни. Това е място за съхраняване на всеки тип данни в собствения му формат без фиксирани ограничения за размера на файла или файла. Той предлага голямо количество данни за повишено аналитично представяне и естествена интеграция.
Data Lake е като голям контейнер, който много прилича на истинското езеро и реки. Точно както в езерото, идват множество притоци; по подобен начин езерото за данни има структурирани данни, неструктурирани данни, машина към машина, регистрационни файлове, преминаващи през реално време.
Концепция за хранилище на данни:
Data Warehouse съхранява данни във файлове или папки, което помага да се организират и използват данните за вземане на стратегически решения. Тази система за съхранение също дава многоизмерен изглед на атомни и обобщени данни. Важните функции, които са необходими за изпълнение, са:
- Извличане на данни
- Почистване на данни
- Преобразуване на данни
- Зареждане и опресняване на данни
След това ще научим ключовата разлика между Azure data lake и data warehouse.
КЛЮЧОВА РАЗЛИКА
- Data Lake съхранява всички данни, независимо от източника и структурата им, докато Data Warehouse съхранява данни в количествени показатели с техните атрибути.
- Data Lake е хранилище за съхранение, което съхранява огромни структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, докато Data Warehouse съчетава технологии и компоненти, което позволява стратегическото използване на данните.
- Data Lake дефинира схемата, след като данните се съхраняват, докато Data Warehouse дефинира схемата, преди данните да се съхраняват.
- Data Lake използва процеса ELT (Extract Load Transform), докато Data Warehouse използва ETL (Extract Transform Load) процес.
- Сравнявайки Data Lake срещу Warehouse, Data Lake е идеален за тези, които искат задълбочен анализ, докато Data Warehouse е идеален за оперативни потребители.
Концепция на езерото с данни:
Езерото за данни е хранилище за големи размери, което съхранява голямо количество сурови данни в оригиналния си формат до момента, в който е необходимо. На всеки елемент от данни в езерото на данни се дава уникален идентификатор и се маркира с набор от разширени маркери за метаданни. Той предлага широка гама от аналитични възможности.
Основна разлика между езерото за данни и хранилището на данни
Разлика между Data Lake и Data Warehouse
Ето основните разлики между езерата на данните и хранилището на данни:
| Параметри | Data Lake | Склад за данни |
|---|---|---|
| Съхранение | В езерото с данни се съхраняват всички данни, независимо от източника и неговата структура. Данните се съхраняват в суров вид. Той се трансформира само когато е готов за употреба. | Хранилището за данни ще се състои от данни, извлечени от транзакционни системи или данни, които се състоят от количествени показатели с техните атрибути. Данните се почистват и трансформират |
| История | Технологиите за големи данни, използвани в езерата на данни, са сравнително нови. | Концепцията за хранилище на данни, за разлика от големите данни, се използва от десетилетия. |
| Заснемане на данни | Улавя всички видове данни и структури, полуструктурирани и неструктурирани в оригиналната им форма от изходни системи. | Записва структурирана информация и ги организира в схеми, както е определено за целите на хранилището на данни |
| Хронология на данните | Езерните данни могат да запазят всички данни. Това включва не само данните, които се използват, но и данни, които биха могли да използват в бъдеще. Също така данните се пазят за всички времена, за да се върнем назад във времето и да направим анализ. | В процеса на разработване на хранилището за данни се отделя значително време за анализиране на различни източници на данни. |
| Потребители | Езерото за данни е идеално за потребителите, които се отдават на задълбочен анализ. Такива потребители включват учени за данни, които се нуждаят от усъвършенствани аналитични инструменти с възможности като прогнозно моделиране и статистически анализ. | Хранилището за данни е идеално за оперативни потребители, тъй като е добре структурирано, лесно за използване и разбиране. |
| Разходи за съхранение | Съхранението на данни в технологиите за големи данни е относително евтино, отколкото съхраняването на данни в хранилище за данни. | Съхранението на данни в хранилището за данни е по-скъпо и отнема много време. |
| Задача | Езерните данни могат да съдържат всички данни и типове данни; той дава възможност на потребителите да имат достъп до данни преди процеса на трансформиране, почистване и структуриране. | Складовете за данни могат да предоставят представа за предварително дефинирани въпроси за предварително дефинирани типове данни. |
| Време за обработка | Езерата на данните дават възможност на потребителите да имат достъп до данни, преди те да бъдат трансформирани, изчистени и структурирани. По този начин той позволява на потребителите да достигнат до резултата си по-бързо в сравнение с традиционното хранилище за данни. | Складовете за данни предлагат представа за предварително дефинирани въпроси за предварително дефинирани типове данни. Така че, всички промени в хранилището за данни се нуждаят от повече време. |
| Позиция на схемата | Обикновено схемата се дефинира след съхранение на данните. Това предлага висока гъвкавост и лекота на събиране на данни, но изисква работа в края на процеса | Обикновено схемата се дефинира преди съхраняването на данните. Изисква работа в началото на процеса, но предлага производителност, сигурност и интеграция. |
| Обработка на данни | Data Lakes използва процеса ELT (Extract Load Transform). | Хранилището за данни използва традиционен процес ETL (Extract Transform Load). |
| Оплакват | Данните се съхраняват в суров вид. Той се трансформира само когато е готов за употреба. | Основната жалба срещу складовете за данни е невъзможността или проблемът, пред който се сблъскват при опит за промяна в тях. |
| Основни предимства | Те интегрират различни видове данни, за да излязат с изцяло нови въпроси, тъй като тези потребители вероятно няма да използват хранилища за данни, защото може да се наложи да надхвърлят възможностите им. | Повечето потребители в дадена организация работят. Този тип потребители се грижат само за отчети и ключови показатели за ефективност. |