由于PetaBase的数据存储在HDFS中,Hadoop生态中有多种多样的数据处理引擎,并能支持用户自定义函数的扩展(数据挖掘函数等)。项目中有用到多种数据挖掘的方法,比如通过箱线图的算法来排除异常性能数据,然后取正常性能数据升序排序后的90%位置的数据作为性能值的一个度量,并通过用户自定义的函数来实现。 3.价值体现 随...
数据仓库和数据湖的结合就是湖仓一体,湖仓一体可以理解为把数据湖这个大杂间分了很多的区,每个区是一个应用站点,有的站点做BI,有的站点做大数据处理。 湖仓一体的架构,最终想要实现的,就是通过把数据湖作为中央存储库,围绕数据湖建立各种提供服务的站点,比如数据仓库,供业务分析和接入BI使用;再比如供机器学习用的...
然后我才能干什么，因此特别强调数据质量和元数据管理；而数据中台的第一出发点不是数据而是业务，一开始...
1.5批处理和流式处理区别：（1）数据范围：批处理对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理。流处...
数据仓库、数据湖、湖仓一体,究竟有什么区别? 数据仓库、数据湖和湖仓一体是当前大数据领域中备受关注的三个概念。那么它们之间究竟有什么区别呢? 数据仓库(Data Warehouse)是指用于存储、管理和分析企业各类数据的中央仓库。数据仓库的目的在于为企业提供统一的、可靠的数据源,以支持企业决策制定和数据分析。数据仓库的...
在复杂的数据环境中,数据仓库、数据湖以及湖仓一体这三种不同的数据存储和处理方式各自占据独特的地位。它们各自展现了独特的功能和优势,但同时在选择中也使人困惑。究竟哪种方式能够最有效地满足客户的实际需求?它们之间又存在哪些显著的区别与联系?这些问题成为了市场关注的焦点。
数据仓库在国内兴起，主要为业务决策服务。数据仓库基于原有数据库，通过OLAP和ETL处理，形成可直接分析的业务数据包。解决了不同业务系统间数据不共通、指标混乱的问题，便于业务人员分析。数据仓库通常存储结构化数据，配合BI进行前端数据分析展示。数据湖则是存储所有生产经营数据的“湖”，方便后续使用。
数据湖和数据仓库的区别 数据湖和数据仓库都是数据存储库。数据湖以其本机格式保存大量原始数据,包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据。在需要数据之前,没有定义数据结构和需求。 数据湖和数据仓库的区别,主要就是数据仓库的数据进入这个池之前是预先分类的,这可以指导其后面如何进行数据的分析。但在大数据时代...
[图片]近几年大数据概念太多了,数据库和数据仓库还没搞清楚,就又出了数据湖,现在又说什么“湖仓一体”。乙方公司拼命造概念,甲方公司不管三七二十一,吭哧吭哧花钱搞数据建设。到头来发现,钱也花了,人力也投入了,但最基本的业务需求都解决不了...
数据仓库 数据湖 湖仓一体 大数据 数据仓库、数据湖、湖仓一体,究竟有什么区别?0条评论 上一篇:企业如何进行湖仓一体架构设计 下一篇:解析湖仓一体的支撑技术及实践路径 我要提问 分享经验 社区公告 大数据领域最专业的产品&技术交流社区,专注于探讨与分享大数据领域有趣又火热的信息,专业又专注的数据人园地 ...