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Post by cutegirl123 on Nov 2, 2023 1:29:12 GMT -6
特征 数据网格 数据湖 速度 由于分散访问,通常速度非常快 取决于具体架构和系统配置 可扩展性 由于分布式特性而具有高度可扩展性 可以扩展,但取决于架构 交易数据完整性 数据完整性由拥有其域的各个团队维护集中式模型,数据完整性集中处理 内存使用情况 可根据个别团队需求进行优化 由于数据量大且种类繁多,可能需要大内存 索引 索引取决于每个单独的微服集中索引;大型数据集可能会很复杂 高可用性 分布式架构带来的高可用性性是可能的,但取决于具体的实现 查询语言决于网格内的各个数据源通常使用类似 SQL 的查询语言,但取决于系统 持久存储决于每个域的要求 经常使用 HDFS、云存储或其他大数据存储解决方案 数。 据聚合由于去中心化可能会很复杂,但针对特定领域的用例进行了优化 由于集中存储,更简单,但对于大型数据集可能会很慢 成本 由于去中心化和特定领域的优化而具有成本效益 由于庞大数据集 厄瓜多尔手机号码列表 的存储和处理成本可能会很昂贵 使用方便 由于分布式所有权和技术堆栈多样性,可能会很复杂 由于集中管理,通常更容易使用,但需要专家进行设置和管理 安全特性 分布式安全,取决于每个域的实现 集中式安全性通常很强,但存在单点漏洞 要理解其中的差异,我们必须首先定义数据湖,它是一个以最原始形式存储数据的数据存储库,没有统一的模式。将数据湖视为一个巨大的存储池,其中包含可以立即或将来使用的数据。该数据通常存储为对象 blob 或文件,并且组织很少(如果有的话)。 数据湖可以存储结构化和非结构化数据,并且可以任意规模存储。 因此,无论您拥有少量数据还是大量数据,数据湖都可以为您提供服务。 但是,数据湖存储在集中存储库中。请记住,数据网格的关键组成部分之一是它是去中心化的,这使得这两个想法截然不同。数据湖通常将数据存储在同一网络上的单台机器或机器集群上,而数据网格将数据存储在分布在互联网上的机器和网络上。 数据湖的优点 数据湖的优点包括: 速度——创建和分析数据 低成本——可以使用消费级硬件和开源技术。 减少浪费——数据湖可以节省资源,因为您的大部分数据在使用之前将保持闲置状态。 数据湖的特征 可以使用来自多个来源的关系型和非关系型数据库(例如物联网、网站、移动应用程序、社交媒体和传统应用程序) 读取模式,这意味着所有内容都是在分析时写入的 更快的查询结果 原始数据支持 非常适合数据科学、数据开发和业务分析 支持机器学习、预测分析、数据发现和分析 支持单一位置的大小数据综合分析 极低的延迟 数据分析可以随时进行。
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