Ի՞նչ է տվյալների լիճը Հադոպում:
Ի՞նչ է տվյալների լիճը Հադոպում:

Video: Ի՞նչ է տվյալների լիճը Հադոպում:

Video: Ի՞նչ է տվյալների լիճը Հադոպում:
Video: Երևանի աղի լիճը 2024, Մայիս
Anonim

Ա Hadoop տվյալների լիճ է տվյալները կառավարման հարթակ, որը ներառում է մեկ կամ մի քանիսը Hadoop կլաստերներ. Այն օգտագործվում է հիմնականում ոչ հարաբերական մշակման և պահպանման համար տվյալները , ինչպիսիք են տեղեկամատյանների ֆայլերը, ինտերնետի սեղմումների ձայնագրությունները, սենսորը տվյալները , JSON օբյեկտներ, պատկերներ և սոցիալական լրատվամիջոցների գրառումներ:

Այս առումով ո՞րն է տարբերությունը տվյալների պահեստի և տվյալների լճի միջև:

Տվյալների լճեր և տվյալները Պահեստները երկուսն էլ լայնորեն օգտագործվում են մեծ պահեստավորման համար տվյալները , բայց դրանք փոխարինելի տերմիններ չեն։ Ա տվյալների լիճ հումքի հսկայական լողավազան է տվյալները , որի նպատակը դեռ հստակեցված չէ։ Ա տվյալների պահեստ կառուցվածքային, ֆիլտրացված պահոց է տվյալները որն արդեն մշակվել է կոնկրետ նպատակով։

Բացի այդ, ի՞նչ է տվյալների լճի ճարտարապետությունը: Ա Data Lake պահեստարան է, որը կարող է պահել մեծ քանակությամբ կառուցվածքային, կիսակառույց և չկառուցված տվյալները . Ի տարբերություն հիերարխիկ Dataware տան, որտեղ տվյալները պահվում է Ֆայլեր և Թղթապանակում, Տվյալների լիճ ունի բնակարան ճարտարապետություն.

Այս առումով ի՞նչ է նշանակում տվյալների լիճ:

Ա տվյալների լիճ պահեստավորման պահեստ է, որը պարունակում է հսկայական քանակությամբ հումք տվյալները իր հարազատ ձևաչափով, մինչև դրա կարիքը լինի: Մինչդեռ հիերարխիկ տվյալները պահեստային խանութներ տվյալները ֆայլերում կամ թղթապանակներում, ա տվյալների լիճ օգտագործում է հարթ ճարտարապետություն պահեստավորման համար տվյալները . Տերմին տվյալների լիճ հաճախ կապված է Hadoop-ի վրա հիմնված օբյեկտների պահպանման հետ:

Elasticsearch-ը տվյալների լիճ է:

Ա տվյալների լիճ պարզապես ձեր կայանման վայր է տվյալները մինչև այն ձեզ անհրաժեշտ լինի, և այն կարող է ներառել HDFS (ամենատարածված), օբյեկտների պահեստավորում, NAS տուփեր կամ որևէ այլ բան: Սկզբունքորեն, Elasticsearch ինդեքսավորման գործիք է տվյալները , ոչ պահեստավորման համար տվյալները ինքն իրեն։

Խորհուրդ ենք տալիս: