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                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                2020-08-04 15:18泉源:数钥剖析云
                导读:数据湖通常是一切企业数据的单一存储,用于陈诉、可视化、初级剖析和呆板学习等义务。

                数据作为一项紧张资产,曾经成为企业的共鸣,为了更好地存储数据、发掘数据,企业需求:

                • 一个超等大的存储库,对数据停止临时的原样的存储;
                • 可以对这些数据高效地办理与会合管理;
                • 需求弱小的盘算才能满意数据处置需求。

                假定有如许一种处理方案:在一种技能的支持下,企业在疾速完成企业中各种的数据集成的同时,也能轻松获取企业内部数据,买通财产链上卑鄙数据,完成生态化数据整合,完成全貌数据剖析。同时,数据存储量大,支持批量汗青数据和及时流数据的处置,可以完成数据的疾速盘问和初级剖析。

                如许的处理方案,你能否会意动?

                实在,这个方案,经过数据湖就能完成。

                一、什么是数据湖?

                数据湖观点的提出,最早是在2010年,由Pentaho的开创人兼CTO詹姆斯·狄克逊(James Dixon)在纽约Hadoop World大会上提出的,就在事先,公布了现在被大数据界普遍运用的开源框架Hadoop的第一个版本。

                近两年,随着大数据、云盘算等技能的开展与成熟,数据湖再次被人们提起,人们对原始数据的剖析、非构造化数据的剖析的使用也越来越多,数据湖开端走向企业的实践使用中。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                维基百科对数据湖的界说:数据湖是一个以原始款式(通常是工具块或文件)存储数据的零碎或存储库。数据湖通常是一切企业数据的单一存储,用于陈诉、可视化、初级剖析和呆板学习等义务。数据湖可以包罗来自干系数据库的构造化数据(行和列)、半构造化数据(CSV、日记、XML、JSON)、非构造化数据(电子邮件、文档、pdf)和二进制数据(图像、音频、视频)。

                依据网上材料,有一张数据湖的参考架构:

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                从架构下去看,数据湖的次要特性有:

                • 数据接入:数据湖提供种种范例数据的接入,包罗数据库中的表、种种款式的文件、数据流、ETL东西转换后的数据、使用API获取的数据等等,并主动天生元数据信息。
                • 数据存储:数据湖存储的数据量大、泉源多,而且因此原始款式存储,差别于数据堆栈的构造化存储方法,数据湖以天然款式存储数据。
                • 数据处置:支持数据的验证、洗濯、聚合、权限办理以及数据平安等。
                • 数据使用:除了BI、报表剖析、可视化剖析、初级剖析外,也实用于呆板学习。

                数据湖实质上是一套先辈的企业数据架构。

                二、数据湖和数据堆栈有什么区别呢?

                在这里,我们拿数据湖和熟知的数据堆栈停止比照,方便各人对数据湖进一步了解。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                经过比照,我们可以看到数据湖相比于数据堆栈,不只在数据源上更丰厚,数据也不需求提早停止界说,在预备运用数据时再界说即可,这进步了数据的灵敏性与可扩展性。

                数据湖在将来的运用中使用范畴更广,运用场景也从批处置、BI扩展到呆板学习、初级剖析。

                三、数据湖可以给企业带来哪些代价?

                经过对数据的剖析与使用乐成发明贸易代价的企业,将会在数字化海潮下越走越远。数据湖的中心代价是为企业带来了数据平台化运营机制,真正协助企业完成技能转型,应对疾速开展的贸易情况上层出不穷的新题目。据Aberdeen 的一项观察表现,施行数据湖的构造比同类公司在无机支出增长方面超过跨过 9%。

                数据湖对企业的代价次要表现在:

                1、保管原始数据,企业数据保真

                数据堆栈保管的数据都是构造化处置后的数据,而非原始数据,且无用数据不会被归入。但是现在看来"无用"的数据能否真的没有效处呢?其他款式的数据能否没有代价?有效无用依赖的是我们业务职员的经历来判别的,这分明不契合大数据的准绳,而数据湖可以保管原始数据,同时进程数据会不时的美满、演化,以满意业务的需求,包管用户能获取到各个阶段的数据。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                2、冲破数据孤岛,完成数据互通

                有的企业先后上线了ERP零碎、CRM零碎、OA零碎等,企业的数据辨别存储在这些零碎中,数据之间互不雷同,而数据湖可以包容一切零碎的数据,同时也可以充沛应用企业内部数据,冲破数据孤岛,整合企业全貌数据。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                3、支持及时数据,进步运营服从

                物联网 (IoT) 引入了更多方法来搜集有关制造等流程的数据,包罗来自互联网衔接设置装备摆设的及时数据。数据湖支持对及时和高速数据流实行 ETL 功用,并对呆板天生的 IoT 数据停止剖析,从而可以帮忙企业发明低落运营本钱、进步运营服从的办法。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                4、完成数据发掘,驱动代价增长

                数据湖一致办理一切数据,经过数据湖可以轻松完成对数据的搜刮、盘问、盘算和拜访,联合呆板学习和深度学习可以为企业构建更多优化后的运营模子,停止数据发掘和数据剖析。数据湖还会跟踪和确认数据血缘,这有助于确保数据值得信托,还会疾速天生可用于数据驱动决议计划的 BI,提供企业级数据效劳,驱动企业的代价增长。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                5、灵敏可拓展,支持矫捷开辟

                由于数据湖接纳的是散布式架构摆设,具有很高的拓展性。相比于传统会合存储式,数据湖具有更高的灵敏性和矫捷性,当需求修正或增加新单位时,无需对数据湖停止大范围改动,可以在段工夫内(如几天或几周)完成。

                什么是数据湖?数据湖和数据堆栈有什么区别?

                四、数据湖的开展远景

                现在,数据湖与云盘算技能的交融成为一种趋向,由于数据湖的特性与劣势,数据湖在企业数据存储、处置和剖析大将饰演更紧张的脚色。

                一方面,云盘算具有高效的运算才能,在原有效劳器根底上添加云盘算功用可以使盘算速率敏捷进步,为企业带来了更多的办理便捷性;

                另一方面,云盘算接纳假造化、多租户等技能,将资源放在假造资源池中一致办理,在肯定水平上优化了物理资源,用户不再需求昂贵、存储空间大的主机,低落企业对IT根底设备的本钱,为企业带来了宏大的经济性。

                数据湖+云盘算,两大技能交融运用,将大数据盘算摆设在云上,把存储资源与盘算资源独立开来,完成盘算和数据各自独立扩展,弹性伸缩。

                以后,数据湖架构曾经在私有云上失掉了较完满的完成和使用,企业上云曾经成为一种开展趋向,将会有越来越多的企业经过上云效劳来提拔本人的竞争力。

                数钥剖析云(Saas版)行将上线,更好地为企业提供一站式大数据处理方案,敬请等待!

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                要害词 :
                数据湖
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