Przegląd Data Lake
Jezioro danych to repozytorium, w którym możemy przechowywać dużą liczbę częściowo ustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Unikalny identyfikator z zestawem rozszerzonych znaczników metadanych jest przypisany do wszystkich elementów danych jeziora danych. Gdy pojawia się pytanie biznesowe, możesz poprosić o odpowiednie dane, a następnie przeanalizować mniejsze dane, aby pomóc odpowiedzieć na pytanie. Jezioro ma płaską architekturę, w przeciwieństwie do hierarchicznej hurtowni danych, w której dane są przechowywane w plikach i folderach. Bez uprzedniej strukturyzacji danych możesz przechowywać swoje dane w obecnym stanie, a my możemy przeprowadzać różnego rodzaju analizy, takie jak pulpity nawigacyjne i wizualizacje, do przetwarzania dużych danych, analiz w czasie rzeczywistym i uczenia maszynowego w celu podejmowania lepszych decyzji.
Jezioro jest używane przez specjalistów, takich jak naukowcy danych, programiści danych i analitycy biznesowi, do przechowywania dużej ilości danych.
Używany w jeziorze jest nierelacyjny i relacyjny z urządzeń IoT, stron internetowych, aplikacji mobilnych itp. W schemacie zapisywany jest w czasie analizy, tj. Schematu podczas czytania. Wynik po wykonaniu zapytania jest szybszy.
Dlaczego potrzebujemy Data Lake?
Budując jezioro, naukowcy zajmujący się danymi mogą zobaczyć nieokreślony widok danych.
Powody korzystania z niego są następujące:
Korporacja, która czerpie korzyści biznesowe z danych, z powodzeniem przewyższa konkurencję. W ankiecie Aberdeen korporacja, która założyła Data Lake, była o 9% wyższa niż organiczny wzrost przychodów podobnych firm. Liderzy ci byli w stanie przeprowadzić nowe rodzaje analiz, takie jak uczenie maszynowe za pomocą nowych źródeł, takich jak pliki dziennika, dane kliknięć, media społecznościowe i łączność internetowa w jeziorze.
Obsługuje import danych w czasie rzeczywistym. Dane są gromadzone z wielu zasobów, a następnie przenoszone do jeziora w oryginalnym formacie. Jezioro zapewnia większą skalowalność danych. Ponadto możesz dowiedzieć się, jaki typ danych znajduje się w jeziorze, indeksując, indeksując, katalogując dane.
Obsługuje zarządzanie danymi, które zarządza dostępnością, użytecznością, bezpieczeństwem i integralnością danych.
Może pomóc zespołom badawczo-rozwojowym w przetestowaniu ich hipotezy, dopracowaniu założeń i ocenie wyników.
Brak struktury silosu.
Oferuje klientom widok 360 stopni i solidną analizę.
Jakość analizy rośnie również wraz ze wzrostem ilości danych, jakości danych i metadanych.
- Silniki pamięci masowej, takie jak Hadoop, ułatwiają przechowywanie różnych informacji. Nie ma potrzeby modelowania danych za pomocą jeziora w schemacie obejmującym całą firmę.
- Jakość analiz rośnie również wraz ze wzrostem ilości danych, jakości danych i metadanych.
- Zapewnia elastyczność biznesową
- Możliwe jest wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do tworzenia zyskownych prognoz.
Architektura jeziora danych na platformach Hadoop, AWS i Azure
Jezioro danych ma dwa elementy: przechowywanie i obliczenia. Pamięć masowa i komputery mogą znajdować się na miejscu lub w chmurze. Powoduje to zaprojektowanie architektury jeziora danych w wielu możliwych kombinacjach.
1. Hadoop
Serwer rozproszony klaster Hadoop rozwiązuje problem przechowywania dużych danych. MapReduce to model programowania Hadoop służący do dzielenia i przetwarzania informacji na mniejsze podzbiory w klastrze serwerów.
2. AWS
Gama produktów AWS dla rozwiązania Data Lake jest kompleksowa. Amazon S3 jest w centrum rozwiązania funkcji pamięci. Te narzędzia przetwarzania danych, które pozwalają nam przesyłać ogromne ilości danych do S3, to Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball i Direct Connect.
Oprócz Amazon S3 baza danych NoSQL, Dynamo DB i Elastic Search oferują uproszczony proces zapytań. AWS oferuje szeroką gamę produktów o stromej początkowej krzywej uczenia się. Jednak kompleksowe funkcje rozwiązania są szeroko stosowane w aplikacjach wywiadu handlowego.
3. Azure
Micro-soft zaoferował jezioro danych. Jezioro danych Azure ma warstwę analizy i magazynu o nazwie Azure Store (ADLS), a dwa składniki, które warstwa analityczna ma Azure Analytics i HDInsight. Standard ADLS został wbudowany w HDFS i umożliwia przechowywanie nieograniczonej ilości pamięci. Za pomocą jednego pliku można zapisać biliony plików większych niż petabajt. Azure Store umożliwia przechowywanie, zabezpieczanie i skalowanie danych w dowolnym formacie.
Korzyści
Niektóre ważne punkty pokazano poniżej
- Zapewnia nieograniczoną wartość typu danych
- Szybko dostosowuje się do zmian
- Długoterminowe koszty posiadania są zmniejszone
- Jego główną zaletą jest centralizacja różnych źródeł treści
- Użytkownicy z różnych działów na całym świecie mogą mieć elastyczny dostęp do danych
- Zapewnia ekonomiczną skalowalność i elastyczność
Ryzyko
- Po pewnym czasie może stracić znaczenie i rozpęd.
- Podczas projektowania istnieje większe ryzyko
- Zwiększa także koszty przechowywania i produktów
- Bezpieczeństwo i kontrola dostępu to największe ryzyko. Czasami dane mogą być umieszczane w jeziorze bez nadzoru, ponieważ niektóre dane mogą wymagać ochrony i regulacji.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Co to jest Data Lake ?. Tutaj omówiliśmy koncepcję, dlaczego potrzebujemy Data Lake wraz z ich zaletami i ryzykiem. Możesz także przejrzeć nasze inne Sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Nowoczesna integracja danych
- Co to jest Data Analytics
- Co to jest naruszenie danych?
- Data Scientist vs. Big Data
- Data Lake vs Data Warehouse | Różnice