Skillnad mellan Big Data och Data Warehouse
Datavarehousing är ett av de vanliga orden under de senaste 10-20 åren, medan Big Data är en het trend de senaste 5-10 åren. Båda har mycket data som används för rapportering och hanteras av en elektronisk lagringsenhet. Så en gemensam tanke hos maximala människor att ny Big Data kommer att ersätta gamla datalagring mycket snart. Men ändå är big data och datalagring inte utbytbara eftersom de helt använde för ett annat syfte. Så låt oss börja lära oss Big Data och Data Warehouse i en detalj i det här inlägget.
Jämförelse mellan huvuddata och datavarehus
Nedan visas de 8 bästa skillnaderna mellan Big Data vs Data Warehouse
Viktiga skillnader mellan Big Data vs Data Warehouse
Skillnaden mellan Big Data vs Data Warehouse förklaras i punkterna som presenteras nedan:
- Data Warehouse är en arkitektur för datalagring eller datalagring. Medan Big Data är en teknik för att hantera enorma data och förbereda förvaret.
- Alla typer av DBMS-data som accepteras av datavaruhuset, medan Big Data accepterar all slags data inklusive gränsöverskridande data, sociala mediedata, maskindata eller DBMS-data.
- Datavarehus hanterar endast strukturdata (relationella eller inte relationella), men big data kan hantera struktur, icke-struktur, semistrukturerad data.
- Big data använde normalt ett distribuerat filsystem för att ladda enorma data på ett distribuerat sätt, men datalager har inte den typen av koncept.
- Ur affärssynpunkt, eftersom big data har mycket data, kommer analyser av det att vara mycket fruktbart, och resultatet kommer att bli mer meningsfullt vilket hjälper till att fatta rätt beslut för den organisationen. Medan datalager främst hjälper till att analysera informerad information.
- Datavarehus betyder den relationsdatabas, så att lagring, hämtning av data kommer att vara liknande med en normal SQL-fråga. Och big data följer inte korrekt databasstruktur, vi måste använda hive eller gnista SQL för att se data med hjälp av hive-specifik fråga.
- 100% data laddat i datalager använder för analysrapporter. Men oavsett vilken information som laddats av Hadoop, maximalt 0, 5% som används i analysrapporter tills nu. Andra data laddas in i systemet, men används inte i status.
- Data Warehousing kan aldrig hantera humongous data (helt ostrukturerad data). Big data (Apache Hadoop) är det enda alternativet att hantera humongous data.
- Tidpunkten för hämtning ökar samtidigt i datalager baserat på datavolym. Det betyder att det tar lite tid för lågvolymdata och stor tid för en enorm volym data precis som DBMS. Men när det gäller big data kommer det att ta en liten tid att hämta enorma data (som de är speciellt utformade för att hantera enorma data), men det tog mycket tid om vi på något sätt försöker ladda eller hämta små data i HDFS med hjälp av karta .
Big Data vs Data Warehouse Comparision Table
| GRUND FÖR Jämförelse | Datalager | Big Data |
| Menande | Data Warehouse är främst en arkitektur, inte en teknik. Det extraherar data från SQL-baserade datakällor (främst relationell databas) och hjälp för att generera analytiska rapporter. Definitionsmässigt har datalagring, som används för alla analytiska rapporter, genererats från en process, vilket inte är annat än datalageret. | Big Data är främst en teknik som står på volym, hastighet och olika data. Volymer definierar mängden data som kommer från olika källor, hastighet avser hastigheten för databehandling och sorter hänvisar till antalet datatyper (främst stödjer alla typer av dataformat). |
| Inställningar | Om en organisation vill veta något informerat beslut (som vad som händer i deras företag, planering nästa år baserat på aktuellt årets prestationsdata osv.) Föredrar de att välja datalagring, för den här typen av rapporter de behöver pålitliga eller trovärdiga data från källorna. | Om organisationen behöver jämföra med mycket big data, som innehåller värdefull information och hjälper dem att fatta ett bättre beslut (som hur man ska leda till mer intäkter, mer lönsamhet, fler kunder osv.), Föredrog de uppenbarligen Big Data-strategi. |
| Godkänd datakälla | Godkänd en eller flera homogena (alla webbplatser använder samma DBMS-produkt) eller heterogena (webbplatser kan köra olika DBMS-produkter) datakällor. | Accepterade alla typer av källor, inklusive affärstransaktioner, sociala medier och information från sensor- eller maskinspecifik data. Det kan komma från en DBMS-produkt eller inte. |
| Godkänd typ av format | Hanterar främst strukturella data (specifikt relationella data). | Accepterade alla typer av format. Strukturdata, relationella data och ostrukturerade data inklusive textdokument, e-post, video, ljud, stock ticker-data och finansiell transaktion. |
| Ämnesinriktade | Ett datalager är ämnesorienterat eftersom det faktiskt ger information om det specifika ämnet (som en produkt, kunder, leverantörer, försäljning, intäkter osv.) Inte om organisationens pågående drift. Den fokuserar inte på pågående drift, den fokuserar främst på analys eller visning av data som hjälper till att fatta beslut. | Big Data är också ämnesorienterad, den största skillnaden är en datakälla, eftersom big data kan acceptera och bearbeta data från alla källor inklusive sociala medier, sensorer eller maskinspecifik data. Den innehåller också en exakt analys av data specifikt om ämnesorienterad. |
| Tids Variant | Uppgifterna som samlas in i ett datalager identifieras faktiskt av en viss tidsperiod. Eftersom det huvudsakligen innehåller historiska data för en analytisk rapport. | Big Data har många metoder för identifierade redan laddade data, en tidsperiod är en av metoderna på den. Big data bearbetar huvudsakligen platta filer, så arkiv med datum och tid kommer att vara det bästa sättet att identifiera laddade data. Men det har möjlighet att arbeta med strömmande data, så det har inte alltid historiska data. |
| Icke-flyktiga | Tidigare data raderas aldrig när ny data läggs till. Detta är en av de viktigaste funktionerna i ett datalager. Eftersom det helt annorlunda än en operativ databas, så kommer alla ändringar i en operativ databas inte direkt att påverka ett datalager. | För Big data raderas tidigare data aldrig när nya data läggs till. Det lagras som en fil som representerar en tabell. Men här ibland om du strömmar direkt använder du Hive eller Spark som driftsmiljö. |
| Distribuerat filsystem | Bearbetning av enorma data i Data Warehousing är verkligen tidskrävande och ibland tog det en hel dag att slutföra processen. | Det här är ett av Big Data-verktygens stora nytta. HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem) definieras huvudsakligen för att ladda enorma data i distribuerade system genom att använda kartreduceringsprogram. |
Slutsats
Enligt förklaringen och förståelsen ovan kan vi komma till slutsatsen:
- Big data och data warehouse är inte samma, så det är inte utbytbart.
- En organisation kan följa Big Data och Data Warehouse-lösningen utifrån deras behov, inte för att de är liknande.
- En organisation kan följa kombinationen av såväl big data som datalagerlösning enligt deras behov.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Big Data vs Data Warehouse, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- 5 Bästa skillnaden mellan Big Data vs Machine Learning
- 10 populära datalagerverktyg och teknik
- 5 Det bästa du måste veta om Business Intelligence vs Data Warehouse