Ich weiß, was ist Data Warehouse & was ist Big Data. Aber ich bin verwirrt mit Data Warehouse Vs Big Data. Beide sind gleich mit verschiedenen Namen oder beide sind unterschiedlich (Conceptually & Physisch).Was ist der tatsächliche Unterschied zwischen Data Warehouse und Big Data?
Vielen Dank im Voraus.
Ich denke, Sie finden den folgenden Artikel sehr nützlich für Ihre Gedanken.
It’s important to divide the techniques of data warehousing from the implementation. Hadoop (and the advent of NoSQL databases) will auger the demise of data warehousing appliances and the “traditional” single database implementation of a data warehouse.
It is safe to say that traditional, single server relational databases or database appliances are not the future of big data or data warehouses.
On the other hand, the techniques of data warehousing to include Extract-Transform-and-Load (ETL), dimensional modeling and business intelligence will be adapted to the new Hadoop/NoSQL environments.
Von: http://gcn.com/blogs/reality-check/2014/01/hadoop-vs-data-warehousing.aspx
Ich habe einige tolle Rutschen, den Unterschied zwischen Hadoop und Data Warehouse beschreiben, und wie beide ergänzen einander:
Ich weiß, dass dies ein älterer Thread, aber es gab einige Entwicklungen im letzten Jahr oder so. Der Vergleich des Data Warehouse mit Hadoop ähnelt dem Vergleich von Äpfeln mit Orangen. Das Data Warehouse ist ein Konzept: saubere, integrierte Daten von hoher Qualität. Ich denke nicht, dass die Notwendigkeit eines Data Warehouse in absehbarer Zeit verschwinden wird. Hadoop hingegen ist eine Technologie. Es handelt sich um ein verteiltes Computing-Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen. In der Vergangenheit wurden Data Warehouses typischerweise auf relationalen Datenbanken und Data-Warehouse-Appliances aufgebaut. In den letzten Jahren haben sich jedoch verschiedene Einschränkungen des RDBMS ergeben (explodierende Lizenzkosten angesichts wachsender Datenmengen, schlechte Eignung für die Abfrage von Graphen und Hierarchien und die Aufnahme unstrukturierter Datentypen usw.). Gleichzeitig sind MPP-SQL-Abfrage-Engines in Hadoop erschienen, wie zum Beispiel Apache Drill, die es nun ermöglichen, Daten abzufragen, die sich auf Hadoop befinden.
Ich habe eine ganze Reihe von Beiträgen zum Thema geschrieben, wenn Sie an allen Details interessiert sind. Data Warehousing in the age of big data. The end of an era?
Ich fand diese http://www.b-eye-network.com/view/17017, die den Unterschied der großen Daten und Datenwarehaus
, wenn wir eine große Datenlösung zu einem Data Warehouse vergleichen beschreibt, was finden wir ? Wir finden, dass eine Big-Data-Lösung eine Technologie ist und dass Data Warehousing eine Architektur ist. Sie sind zwei sehr unterschiedliche Dinge. Eine Technologie ist nur das - ein Mittel zum Speichern und Verwalten großer Mengen von Daten. Ein Data Warehouse ist eine Möglichkeit, Daten so zu organisieren, dass die Glaubwürdigkeit und Integrität von Unternehmen gewährleistet ist. Wenn jemand Daten von einem Data Warehouse nimmt, weiß diese Person, dass andere Personen die gleichen Daten für andere Zwecke verwenden. Es gibt eine Grundlage für die Vereinbarkeit von Daten , wenn ein Data Warehouse vorhanden ist.