Data Lake do'koni nima?
Data Lake do'koni nima?

Video: Data Lake do'koni nima?

Video: Data Lake do'koni nima?
Video: Don’t Become a Data Scientist If 2024, Noyabr
Anonim

A ma'lumotlar ko'li odatda bitta do'kon barcha korxonaning ma'lumotlar manba tizimining xom nusxalari, shu jumladan ma'lumotlar va aylantirildi ma'lumotlar hisobot, vizualizatsiya, ilg'or kabi vazifalar uchun ishlatiladi analitika va mashinani o'rganish.

Buni hisobga olsak, ma'lumotlar ko'li nima?

A Data ko'li katta hajmdagi tuzilgan, yarim tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlarni saqlashi mumkin bo'lgan saqlash ombori. ma'lumotlar . Bu har qanday turdagi narsalarni saqlash uchun joy ma'lumotlar hisob hajmi yoki faylida qat'iy cheklovlarsiz mahalliy formatda. U yuqori narxni taklif qiladi ma'lumotlar analitik ishlash va mahalliy integratsiyani oshirish uchun miqdor.

Yuqoridagilardan tashqari, Azure-da Data Lake do'koni nima? Azure Data Lake do'koni . Microsoft ma'lumotlariga ko'ra, Azure Data Lake do'koni kattalar uchun giper masshtabli ombordir ma'lumotlar tahlili ish yuklari va bulut uchun Hadoop taqsimlangan fayl tizimi (HDFS). Tarkibi bo'lmagan va tuzilganga ruxsat beradi ma'lumotlar o'zlarining mahalliy formatlarida.

Xuddi shunday, ma'lumotlar ombori va ma'lumotlar ko'li o'rtasidagi farq nima?

Ma'lumotlar ko'llari va ma'lumotlar Omborlar ikkalasi ham katta saqlash uchun keng qo'llaniladi ma'lumotlar , lekin ular bir-birini almashtirib bo'lmaydigan atamalar emas. A ma'lumotlar ko'li xomashyoning ulkan hovuzidir ma'lumotlar , maqsadi hali aniqlanmagan. A ma'lumotlar ombori tuzilgan, filtrlangan uchun ombordir ma'lumotlar Bu allaqachon ma'lum bir maqsad uchun qayta ishlangan.

Snowflake ma'lumot ko'limi?

Qor parchasi qulaylik, cheksiz saqlash hajmi, bulutli masshtablash va arzon narxlardagi saqlash narxlarini taqdim etadi. ma'lumotlar ko'li , nazorat qilish, xavfsizlik va ishlash bilan bir qatorda a uchun talab qilinadi ma'lumotlar ombor. Qor parchasi bulut emas ma'lumotlar Ombor o'tgan yilgi mahalliy texnologiya asosida yaratilgan.

Tavsiya: