W tym samouczku dotyczącym różnicy między usługą Data Lake a hurtownią danych omówimy kluczowe różnice między hurtownią danych a jeziorem danych. Ale zanim omówimy różnicę, najpierw nauczmy się „Co to jest hurtownia danych?”.
Co to jest hurtownia danych?
Hurtownia danych to połączenie technologii i komponentów do strategicznego wykorzystania danych. Gromadzi dane z różnych źródeł i zarządza nimi, aby zapewnić znaczące spostrzeżenia biznesowe. Jest to elektroniczne przechowywanie dużej ilości informacji przeznaczonych do zapytań i analiz zamiast przetwarzania transakcji. Jest to proces przekształcania danych w informacje.
Co to jest Data Lake?
Dane Jezioro jest repozytorium danych, który może przechowywać dużą ilość strukturyzowanych, pół-strukturalnego i niestrukturalnych danych. Jest to miejsce do przechowywania każdego typu danych w jego natywnym formacie bez stałych ograniczeń rozmiaru konta lub pliku. Oferuje dużą ilość danych w celu zwiększenia wydajności analitycznej i integracji natywnej.
Data Lake jest jak duży pojemnik, który jest bardzo podobny do prawdziwego jeziora i rzek. Podobnie jak w jeziorze, masz wiele dopływów; podobnie jezioro danych zawiera ustrukturyzowane dane, nieustrukturyzowane dane, maszyna do maszyny, dzienniki przepływające w czasie rzeczywistym.
Koncepcja hurtowni danych:
Hurtownia danych przechowuje dane w plikach lub folderach, co pomaga organizować i wykorzystywać dane do podejmowania strategicznych decyzji. Ten system przechowywania zapewnia również wielowymiarowy widok danych atomowych i podsumowujących. Ważnymi funkcjami, które należy wykonać, są:
- Ekstrakcja danych
- Czyszczenie danych
- Transformacja danych
- Ładowanie i odświeżanie danych
Następnie poznamy kluczową różnicę między usługą Azure Data Lake a hurtownią danych.
KLUCZOWA RÓŻNICA
- Data Lake przechowuje wszystkie dane niezależnie od źródła i jego struktury, podczas gdy Data Warehouse przechowuje dane w metrykach ilościowych wraz z ich atrybutami.
- Data Lake to repozytorium pamięci masowej, które przechowuje ogromne ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, podczas gdy Data Warehouse łączy technologie i komponenty, które umożliwiają strategiczne wykorzystanie danych.
- Data Lake definiuje schemat po zapisaniu danych, podczas gdy Data Warehouse definiuje schemat przed zapisaniem danych.
- Data Lake używa procesu ELT (Extract Load Transform), podczas gdy Data Warehouse używa procesu ETL (Extract Transform Load).
- Porównując Data Lake i Warehouse, Data Lake jest idealnym rozwiązaniem dla tych, którzy chcą dogłębnej analizy, podczas gdy Data Warehouse jest idealnym rozwiązaniem dla użytkowników operacyjnych.
Koncepcja Data Lake:
Usługa Data Lake to repozytorium magazynów o dużym rozmiarze, które przechowuje dużą ilość surowych danych w oryginalnym formacie do czasu, gdy są potrzebne. Każdy element danych w jeziorze danych otrzymuje niepowtarzalny identyfikator i jest oznaczony zestawem rozszerzonych znaczników metadanych. Oferuje szeroką gamę możliwości analitycznych.
Kluczowa różnica między Data Lake i Data Warehouse
Różnica między usługami Data Lake i Data Warehouse
Oto kluczowe różnice między jeziorami danych a hurtowniami danych:
| Parametry | Data Lake | Hurtownia danych |
|---|---|---|
| Przechowywanie | W jeziorze danych wszystkie dane są przechowywane niezależnie od źródła i jego struktury. Dane są przechowywane w postaci surowej. Przekształca się tylko wtedy, gdy jest gotowy do użycia. | Hurtownia danych będzie składać się z danych wyodrębnionych z systemów transakcyjnych lub danych składających się z metryk ilościowych wraz z ich atrybutami. Dane są czyszczone i przekształcane |
| Historia | Technologie Big Data stosowane w jeziorach danych są stosunkowo nowe. | Koncepcja hurtowni danych, w przeciwieństwie do dużych zbiorów danych, była używana od dziesięcioleci. |
| Gromadzenie danych | Przechwytuje wszystkie rodzaje danych i struktur, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w ich oryginalnej postaci z systemów źródłowych. | Przechwytuje uporządkowane informacje i organizuje je w schematy zdefiniowane na potrzeby hurtowni danych |
| Oś czasu danych | Jeziora danych mogą przechowywać wszystkie dane. Obejmuje to nie tylko dane, które są w użyciu, ale także dane, których może użyć w przyszłości. Ponadto dane są przechowywane przez cały czas, aby cofnąć się w czasie i przeprowadzić analizę. | W procesie tworzenia hurtowni danych dużo czasu poświęca się na analizę różnych źródeł danych. |
| Użytkownicy | Data Lake jest idealnym rozwiązaniem dla użytkowników, którzy oddają się dogłębnej analizie. Do takich użytkowników należą naukowcy zajmujący się danymi, którzy potrzebują zaawansowanych narzędzi analitycznych z funkcjami takimi jak modelowanie predykcyjne i analiza statystyczna. | Hurtownia danych jest idealna dla użytkowników operacyjnych, ponieważ jest dobrze zorganizowana, łatwa w użyciu i zrozumiała. |
| Koszty składowania | Przechowywanie danych w technologiach big data jest stosunkowo niedrogie niż przechowywanie danych w hurtowni danych. | Przechowywanie danych w hurtowni danych jest bardziej kosztowne i czasochłonne. |
| Zadanie | Jeziora danych mogą zawierać wszystkie dane i typy danych; umożliwia użytkownikom dostęp do danych przed procesem ich przekształcenia, oczyszczenia i ustrukturyzowania. | Hurtownie danych mogą zapewnić wgląd w predefiniowane pytania dotyczące predefiniowanych typów danych. |
| Czas przetwarzania | Jeziora danych umożliwiają użytkownikom dostęp do danych, zanim zostaną przekształcone, oczyszczone i ustrukturyzowane. W ten sposób umożliwia użytkownikom szybsze dotarcie do ich wyniku w porównaniu z tradycyjną hurtownią danych. | Hurtownie danych oferują wgląd w predefiniowane pytania dotyczące predefiniowanych typów danych. Zatem wszelkie zmiany w hurtowni danych wymagały więcej czasu. |
| Pozycja schematu | Zazwyczaj schemat jest definiowany po zapisaniu danych. Zapewnia to dużą elastyczność i łatwość przechwytywania danych, ale wymaga pracy na końcu procesu | Zazwyczaj schemat jest definiowany przed zapisaniem danych. Wymaga pracy na początku procesu, ale zapewnia wydajność, bezpieczeństwo i integrację. |
| Przetwarzanie danych | Data Lakes wykorzystuje proces ELT (Extract Load Transform). | Hurtownia danych wykorzystuje tradycyjny proces ETL (Extract Transform Load). |
| Skarżyć się | Dane są przechowywane w postaci surowej. Przekształca się tylko wtedy, gdy jest gotowy do użycia. | Głównym zarzutem wobec hurtowni danych jest niemożność lub problem, z jakim borykamy się przy próbie dokonania w nich zmiany. |
| Kluczowe korzyści | Integrują różne typy danych, aby zadawać zupełnie nowe pytania, ponieważ ci użytkownicy raczej nie będą korzystać z hurtowni danych, ponieważ być może będą musieli wyjść poza ich możliwości. | Większość użytkowników w organizacji działa. Tego typu użytkownicy dbają tylko o raporty i kluczowe wskaźniki wydajności. |