公司正在捕获比以往更多的数据,因为他们越来越依赖这些数据来为重要的业务决策提供信息、增强产品供应并提供更好的客户服务。
随着数据量以指数速度创建,云为数据处理和分析提供了多种优势,包括可扩展性、可靠性和可用性。
在云生态系统中,还有多种用于数据处理和分析的工具和技术。 最常用的两种大数据存储结构是数据仓库和数据湖。
尽管使用数据湖的吸引力较小,因为您无法在模型和数据仍然相关的情况下对其进行查询,但使用数据仓库进行流式数据存储是一种浪费。
W我们选择哪种类型的云架构?
我们应该为数据湖库考虑更新的概念,还是应该满足于仓库的限制或数据湖的限制?
一种称为“数据湖库”的新型数据存储架构将数据湖的适应性与数据仓库的数据管理相结合。
了解各种大数据存储方法对于为商业智能 (BI)、数据分析和构建可靠的数据存储管道至关重要 机器学习 (ML) 工作负载,具体取决于您公司的需求。
在这篇文章中,我们将仔细研究 Data Warehouse、Data Lake 和 Data Lakehouse,以及它们的优点、局限性以及优缺点。 让我们开始。
什么是数据仓库?
数据仓库是组织用来保存来自多个来源的大量数据的集中式数据存储库。 数据仓库充当组织的“数据真相”的单一来源,对于报告和业务分析至关重要。
通常,数据仓库结合来自多个来源的关系数据集,例如应用程序、业务和事务数据,以存储历史数据。 在加载到仓储系统之前,数据会在数据仓库中进行转换和清理,以便将其用作数据真实性的单一来源。
由于能够迅速提供来自公司所有领域的业务洞察力,企业投资于数据仓库。 通过使用 BI 工具、SQL 客户端和其他不太复杂(即非数据科学)的分析解决方案, 业务分析师、数据工程师和决策者可以访问数据仓库中的数据。
随着数据量的不断增加,维护仓库的成本很高,而数据仓库无法处理原始或非结构化数据。 此外,它不是机器学习或预测建模等复杂数据分析技术的理想选择。
因此,数据仓库提供更快的查询响应和更高质量的数据。 Google Big Query、Amazon Redshift、Azure SQL 数据仓库和 Snowflake 是可用于数据仓库的云服务。
数据仓库的好处
- 提高商业智能和数据分析工作负载的效率和速度:数据仓库缩短了数据准备和分析所需的时间。 他们可以轻松链接到数据分析和商业智能工具,因为来自数据仓库的数据是可靠且一致的。 此外,数据仓库节省了数据收集所需的时间,并使团队能够将数据用于报告、仪表板和其他分析要求。
- 提高数据的一致性、质量和标准化:组织从各种来源收集数据,包括用户、销售和交易数据。 公司可以信任数据以满足业务需求,因为数据仓库将公司数据编译成统一的标准化格式,可以作为数据真实的单一来源。
- 加强总体决策:数据仓库通过为最近和旧数据提供集中存储来促进更好的决策。 通过处理数据仓库中的数据以获得精确的洞察力,决策者可以评估风险、理解客户需求并增强商品和服务。
- 提供更好的商业智能:数据仓库弥合了海量原始数据与提供洞察力的精选数据之间的差距,这些数据经常被例行收集。 它们充当组织数据存储的基础,使其能够回答有关其数据的复杂问题并利用这些响应做出合理的业务决策。
数据仓库的局限性
- 缺乏数据灵活性:虽然数据仓库擅长处理结构化数据,但半结构化和非结构化数据格式(如日志分析、流媒体和社交媒体数据)对它们来说可能具有挑战性。 这使得为涉及机器学习的用例推荐数据仓库和 人工智能 难。
- 安装和维护成本高:数据仓库的安装和维护成本可能很高。 此外,数据仓库通常不是静态的。 它老化并且需要经常维护,这很昂贵。
优点
- 数据易于查找、检索和查询。
- 只要数据已经干净,SQL 数据准备就很简单了。
缺点
- 您被迫只使用一个分析供应商。
- 分析和存储非结构化或流动数据的成本非常高。
什么是数据湖?
数据湖承诺并实现了每种类型的数据。 以可访问的方式将数据置于中心位置并可供读取是有益的。
数据湖是一个集中的、适应性极强的存储空间,其中大量有组织的和非结构化的数据以未处理、未更改和未格式化的形式保存。
数据湖采用扁平架构和以未处理状态存储的对象来存储数据,而不是数据仓库,后者保存以前“清理”过的关系数据。
与难以处理这种格式数据的数据仓库相比,数据湖具有适应性、可靠性和经济性,使企业能够从非结构化数据中获得增强的洞察力。
在数据湖中,出于分析目的提取、加载和转换 (ELT) 数据,而不是在数据收集时建立模式或数据。
利用物联网设备的多种数据技术, 社会化媒体和流数据,数据湖支持机器学习和预测分析。
此外,可以处理原始数据的数据科学家可以使用数据湖。 另一方面,数据仓库更易于企业使用。 它非常适合用户分析, 预测分析、机器学习和其他任务。
尽管数据湖解决了数据仓库的几个问题,但它们的数据质量很差,查询速度也不够。 此外,业务用户还需要额外的工具来执行 SQL 查询。 结构不良的数据湖可能会遇到数据停滞问题。
数据湖的好处
- 支持广泛的机器学习和数据科学应用案例由于数据以开放、原始的方式保存,因此使用不同的机器和深度学习算法来处理数据湖中的数据更加简单。
- 数据湖的多功能性允许您以任何格式或媒体存储数据,而无需预设模式,这是一个很大的优势。 可以支持未来的数据用例,如果数据保持原始状态,可以分析更多数据。
- 为了避免必须在各种上下文中存储这两种类型的数据,数据湖可以包含结构化和非结构化数据。 对于各种组织数据的存储,它们提供了一个位置。
- 与传统的数据仓库相比,数据湖的成本更低,因为它们是为保存在廉价的商品硬件上而构建的,例如对象存储,这通常旨在降低每 GB 存储的成本。
数据湖的局限性
- 数据分析和商业智能用例得分很低:如果数据湖没有得到充分维护,它们可能会变得杂乱无章,这使得将它们与商业智能和分析工具联系起来很困难。 此外,当需要报告和分析用例时,缺乏一致的 数据结构 和 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务支持可能导致查询性能欠佳。
- 数据湖的不一致使得无法强制执行数据的可靠性和安全性,从而导致两者都缺乏。 由于数据湖可以处理任何数据形式,因此可能很难制定适当的数据安全和治理标准来满足敏感数据类型的需求。
优点
- 适用于所有类型数据的解决方案。
- 能够处理有组织和半结构化的数据。
- 非常适合复杂的数据处理和流式传输。
缺点
- 需要建立一个复杂的管道。
- 给数据一些时间来变得可查询。
- 需要时间来保证数据的可靠性和质量。
什么是数据湖屋?
一种称为“数据湖库”的新型大数据存储架构结合了数据湖和数据仓库的最大方面。 借助数据湖库,您的所有数据(无论是结构化、半结构化还是非结构化)都可以存储在一个具有最佳机器学习、商业智能和流式传输功能的位置。
各种数据湖通常是数据湖库的起点; 之后,将数据转换为 Delta Lake 格式(一种为数据湖带来可靠性的开源存储层)。
具有 delta 湖的数据湖支持传统数据仓库的 ACID 事务过程。 本质上,Lakehouse 系统使用廉价的存储来维护原始形式的大量数据,就像数据湖一样。
在商店顶部添加元数据层还可以提供数据结构并增强数据管理工具的能力,例如数据仓库中的数据管理工具。
这使得许多团队可以通过单个系统访问所有公司数据,以实施各种计划,例如数据科学、机器学习和商业智能。
数据湖屋的好处
- 支持更广泛的工作负载:为了促进复杂的分析,数据湖库让用户可以直接访问一些最流行的商业智能工具(Tableau、PowerBI)。 此外,数据科学家和机器学习工程师可以轻松使用数据,因为数据湖库采用开放数据格式(如 Parquet)以及 API 和机器学习框架,如 Python/R。
- 成本效益:数据湖库采用廉价的对象存储解决方案来实现数据湖的成本效益存储特性。 通过提供单一解决方案,数据湖库还消除了与管理各种数据存储系统相关的费用和时间。
- 数据湖屋设计可确保架构和数据完整性,从而更轻松地构建有效的数据安全和治理系统。 易于 数据版本控制、治理和安全性。
- 数据湖库提供了一个单一的、多用途的数据存储平台,可以满足所有公司数据需求,从而减少数据重复。 由于数据仓库和数据湖的优势,大多数企业选择混合解决方案。 与此同时,这种策略可能会导致代价高昂的数据复制。
- 对开放格式的支持。 开放格式是许多软件应用程序可以使用的文件类型,其规范是公开的。 据报道,Lakehouses 能够以常见的文件格式存储数据,如 Apache Parquet 和 ORC(优化行列式)。
Data Lakehouse 的局限性
数据湖库最大的缺点是它仍然是一项年轻且正在发展的技术。 不确定它是否会因此履行其承诺。 在数据湖库可以与已建立的大数据存储系统竞争之前,可能需要数年时间。
然而,考虑到现代创新的速度,很难说不同的数据存储系统是否最终不会取代它。
优点
- 一个平台拥有所有数据,这意味着需要维护的主机名更少。
- 原子性、一致性、隔离性和韧性不受影响。
- 它的价格要便宜得多。
- 一个平台拥有所有数据,这意味着需要维护的主机名更少。
- 易于管理,可快速解决任何问题
- 让构建管道更简单
缺点
- 设置可能需要一些时间。
- 它太年轻,太遥远,不足以成为一个成熟的存储系统。
数据仓库与数据湖与数据湖屋
数据仓库在企业智能、报告和分析应用中有着悠久的历史,是第一个大数据存储技术。
另一方面,数据仓库价格昂贵,并且难以处理各种非结构化数据,例如流数据。 对于机器学习和数据科学工作负载,开发了数据湖以在可负担的存储上管理各种形式的原始数据。
尽管数据湖对非结构化数据有效,但它们缺乏数据仓库的 ACID 事务能力,使得数据一致性和可靠性难以保证。
最新的数据存储架构,被称为“数据湖库”,将数据仓库的可靠性和一致性与数据湖的可负担性和适应性相结合。
结论
总之,从头开始构建数据湖库可能很困难。 此外,您几乎肯定会使用一个旨在支持开放数据湖库架构的平台。
因此,在购买之前,请谨慎调查每个平台的许多功能和实现。 寻求成熟的结构化数据解决方案并专注于商业智能和数据分析用例的公司可以考虑使用数据仓库。
但是,寻求可扩展、负担得起的大数据解决方案来支持数据科学和非结构化数据机器学习工作负载的企业应该考虑数据湖。
考虑到您的业务需要的数据比数据仓库和数据湖技术所能提供的更多,或者您正在寻找一种解决方案来将复杂的分析和机器学习操作集成到您的数据上。 一个 数据湖边小屋 在这种情况下是一个明智的选择。
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