数据仓库和Hadoop的区别
1. 数据仓库:
它是一种从不同来源收集和管理信息的技术,以提供重要的商业企业见解。数据仓库通常用于连接和分析来自异构源的商业企业信息。它是为数据评估和报告而构建的BI系统的心脏。
2. Hadoop:
它是一个开源软件程序框架,用于在商用硬件集群上存储信息和漫游应用程序。它为任何类型的数据提供了大的存储空间,强大的处理能力,以及处理实际上无限并发的任务或工作的潜力。
数据仓库与Hadoop的区别:
S.No。 | 数据仓库 | hadoop |
---|---|---|
1 | 在数据仓库情况下,我们首先分析数据,然后进一步进行处理。 | hadoop可以处理各种类型的数据,如结构化数据、非结构化数据或原始数据。 |
2 | 数据仓库便于存储少量的数据。 | hadoop处理大量的数据。 |
3 | 数据仓库使用模式写逻辑来处理数据。 | hadoop处理用于读取的模式逻辑来处理数据。 |
4 | 与Hadoop相比,数据仓库的敏捷性要差得多。 | 与数据仓库相比,hadoop更加灵活。 |
5 | 数据仓库具有固定的结构。 | hadoop可以相应地对其进行配置或重新配置。 |
6 | 对于存储不同的数据具有较高的安全性。 | 安全是一个很大的问题,hadoop正在改善和努力。 |
7 | 数据仓库主要由商务专业人士使用。 | hadoop主要涉及数据工程和数据科学。 |