Большие данные или хранилище данных: что выбрать?

Предположим, что у нас есть 100 файлов, каждый из которых содержит 10 миллионов строк, и нам нужно загрузить их в репозиторий для того, чтобы мы могли проанализировать данные. Как лучше всего поступить? Воспользоваться Hadoop (HDFS) или реляционной СУБД (RDBMS)?

На прошлой неделе я обозначил разницу между большими данными и хранилищем данных: большие данные – это Hadoop, а хранилище данных – это РСУБД. Подробности можно прочитать в моей статье. Сегодня я хотел бы проиллюстрировать на примерах, в каких случаях предпочтителен Hadoop, а в каких – хранилище данных.

Рассмотрим 4 фактора:

1. Структура данных.
2. Объем данных.
3. Неструктурированные данные.
4. Schema-on-Read (схема при чтении).

1. Структура данных: простая или сложная

Если все 100 файлов имеют одинаковую структуру, например, все они состоят из одних и тех же 10 столбцов, то лучше поместить их в Hadoop. Затем мы сможем использовать Hive, Spark, Presto, R или Python * для анализа данных – например, для поиска закономерностей в данных, выполнения статистического анализа или создания прогнозов. Время разработки будет короче, потому что это только 1 слой.
* или Phoenix, Impala, BigSQL, Stinger, Drill

Если 100 файлов содержат 100 разных таблиц, лучше поместить их в базу данных, создать хранилище данных и использовать аналитический BI-инструмент, такой как Pentaho или MicroStrategy * для анализа данных. Например, чтобы получить срезы данных, найти процент или аномалии и провести анализ временных рядов. Да, нам будет необходимо создать 3 слоя (staging, 3NF, star schema), но это позволит анализировать каждый показатель по различным параметрам.
* или Looker, PowerBI, Tableau, QlikView, BusinessObjects, Cognos BI, Birt, Pentaho, Roambi, SAS, Sisense или другие инструменты BI

Поэтому, если структура данных простая, поместите их в Hadoop, а если сложная – в хранилище данных. Это общее правило, но иногда из него бывают исключения. Можно ли поместить данные с простой структурой в хранилище данных? Конечно можно. Могут ли данные со сложной структурой быть помещены в Hadoop? Несомненно.

Используя Hadoop и Hive/Spark/Presto, мы также можем получить срезы данных, вычислить процент или аномалии, провести анализ временных рядов. Используя хранилище данных, мы можем выполнять машинное обучение и интеллектуальный анализ данных для поиска в них закономерностей, статистический анализ и создавать прогнозы. Таким образом, независимо от того, где мы храним данные – в Hadoop или в хранилище данных, мы все равно можем провести полный анализ.

Проблема заключается в хранении. Связывание 100 таблиц в Hadoop – сложно и неестественно. РСУБД, такие как SQL Server или Oracle, предназначены именно для этой задачи: связывания и объединения таблиц. Построение модели данных, связывающей 100 таблиц, очень подходит для РСУБД. Можем ли мы спроектировать модель данных, связывающую 100 файлов с различными структурами в Hadoop? Конечно, мы можем это сделать. Но это гораздо сложнее. Во-первых, это Schema-on-Read, поэтому столбцы в файлах не имеют типов данных. Schema-on-Read означает, что мы не пытаемся определить взаимосвязь между файлами при их загрузке в Hadoop. Так что да, мы можем загрузить 100 файлов в Hadoop, но мы сохраняем их как отдельные файлы, без связей между ними. То же самое происходит и в Data Lake, где также используется Schema-on-Read и HDFS.

2. Объем данных: маленький или большой

100 файлов, содержащих 10 миллионов строк каждый, составляют 1 миллиард строк в день. Если все 100 файлов имеют одинаковую структуру (скажем, все они состоят из одних тех же 10 столбцов), то у нас будет ... Читать далее

Теплый ламповый звук

Как то заметил, что для соединения усилителя с акустикой существуют кабели ценой по $500 за метр. А есть даже рекордный по цене кабель - $7250 за три с половиной метра.
Но это ладно. Больше всего удивляет то, что на дорогих кабелях указано стрелкой направление сигнала от усилителя к акустике. Как бы есть люди, которые слышат разницу, если кабель подключен против стрелки.

Наверное такие люди есть. Хотя как то не верится.
И сильно удивляет такое описание улучшений звука, как например:
Звучание системы с Ocos Ultra заметно отличается на краях диапазона. Бас фундаментален и энергичен, дисканты приобретают изящную прозрачность и чистоту. Середина не акцентируется, но динамический рисунок в этом регистре слегка сглаживается. В звуковой картинке лучше выделяются басовые ритмические линии, саунд получается более основательным, но не становится «медленным».
Но на Луркморе оказывается есть очень хорошая статья про Теплый ламповый звук. Ну очень хорошая статья!