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  • 比较2张表最多5对数据列数据异同 可对差异数据进行筛选
  • 浅谈数据中台与数据仓库的异同

    千次阅读 多人点赞 2019-10-26 18:30:40
    一、数据仓库 数据仓库的概念大家并不陌生,关于数据仓库的理论和应用已经非常成熟,持续不断地帮助高层决策者和业务人员做分析和决策。简单来说,数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的,随时间变化的用来...

    一、数据仓库

    数据仓库的概念大家并不陌生,关于数据仓库的理论和应用已经非常成熟,持续不断地帮助高层决策者和业务人员做分析和决策。简单来说,数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的,随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合,数据仓库的展现形式一般是报表和数据图形。

    传统的数据仓库通常具有以下几个特点:

    1. 业务主题性:比如对一个生产型企业来说公司的主题域是产品、订单、销售商、材料等,要解决应用问题可能是库存、销售、销售商等。其有业务是面向主题的。

    2. 系统集成性:在传统数据仓库中,集成是最重要的,由于计算和存储的成本原因,其数据需要从不同的数据源抽取过来并集中,其数据的冗余度需要尽可能的降低,因此数据进入数据仓库中需要进行转化、格式化、重新排列和汇总等操作,其所有数据具有单一物理特性,都是结构化方式存在。在系统架构方面,也是以集中式存储和计算方式存在,新一代的数仓采用分布式计算,但软件产品采用集中部署方式存在。

    3. 非易失性:数仓系统会记录所有记录,与业务系统相比,它不会对记录进行变化操作(updatedelete),它会保留所有记录的变化,但受限于成本和计算能力考虑,数仓不会记录全量明细数据,特别是日志数据,因此大部分数仓平台的数据容量在TB级别以下。

    4. 时间变化性:数据仓库中每个数据单元只是在某一时间是准确的,因此数据单元的准确性与时间相关,数据仓库中的数据时间范围通常为5-10年。

    二、数据中台

    顾名思义,数据中台定位于计算后台和业务前台之间。目前对于数据中台的定义,市场上并没有统一。数澜科技对其的定义是:数据中台是一套可持续的让企业的数据用起来的机制,是一种战略选择和组织形式,依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有型的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断地把数据变成资产并服务于业务的机制。数据来自于业务,并反哺业务,不断循环迭代,实现数据可见、可用、可运营。

    从以上定义可以看出,数据中台的关键职能与核心价值是以大数据赋能业务,满足不断变化的业务需求。数据中台是一套大数据产品+方法论+场景实现+运营的综合体系。

    数据中台作为整个企业组织中所有业务的数据服务消费需求的提供方,通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养(业务数据化),会形成一套快速可靠的数据资产体系和数据服务能力(数据资产化和资产服务化),这样当出现新的市场变化,需要构建新的前台应用时,数据中台可以迅速供给数据服务(服务业务化),从而敏捷地响应企业的创新。业务产生数据,数据服务业务,业务与数据互相滋补,形成闭环。

    数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性,降低对技术人才的需求,让数据的使用成本更低。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力,服务于企业业务。数据安全体系、数据运营体系保障数据中台可以长期健康、持续运转。

    三、数据仓库 VS 数据中台

    那么,新晋网红数据中台和数据仓库有哪些明显的区别呢?可以用下面这张图来总结。

         

     

    首先表现在计算存储上,传统的数据仓库基于OLAP类型的数据库,后续发展为MPPHadoopGreenPlum混合架构。数据中台从一诞生起,就使用HadoopMPPRDSFlink等混合架构,随需搭配,满足各类数据计算的要求。

    其次是不同的应用场景和价值体系,数据中台的应用场景比传统的数据仓库应用场景广泛得多。传统的数仓只是满足领导和业务人员数据决策的需要,因此更多的体现在报表输出,使用者以小部分的业务人员和决策层为主,新需求的开发周期以月甚至到年为计。而数据中台由于起家于互联网企业,其使用对象扩大到一线服务人员和商家企业,其业务需求更繁杂,包含商品推荐、精准广告展示、客户满意度评价等等诸多不确定性的应用场景,很难用传统的报表系统满足需求,因此必须要使用随需应变的数据服务来快速满足不断变化的业务需求。

    除此之外,在体系架构上,数据中台是由多个组件构成,除了计算平台外,其方案由多个分布式服务系统提供,满足不同业务需求和高并发和系统自动扩容需求,除了大数据存储和计算平台外,还包含数仓建设、数据开发IDE、任务调度、数据同步服务、数据治理、对外统一数据服务、资产管理系统、实时流计算平台和开发平台,敏捷BI报表开发等多个组件,通过多个组件组成一整套方案。这一点传统的数据仓库是远远达不到的。

    但数据中台和数据仓库也有一些相似的地方。在建模方法上,数据中台同样也采用传统的数仓维度建模法,按照事实表,维表来构建数据中台的数据模型,这一点二者是一致的。

     

    总结:

    随着DT时代数据量的指数化增长,企业对业务敏捷性的要求不断提高,传统的数据仓库已经无法满足企业的数字化转型要求,数据中台应运而来。数字化转型成功的企业,其内部和外部的交互均以数据为基础。业务的变化快速反馈在数据上,企业能够迅速感知并做出反应,而其决策与考核也基于客观数据。同时,数据是活的、是流动的,越用越多,越用越有价值。随着数据与业务场景的不断交融,业务场景将逐步实现通过数据自动运转和自动优化,进而推动企业迭代进入数字化和智能化的阶段。

    但对于已经建设有数据仓库的企业,也没有必要完全推翻已有的数据仓库,它依然可以在决策分析领域帮助到领导和业务人员,发挥其重要的价值。

     

    作者信息

    蒋珍波,大数据咨询专家,擅长为客户提供科学合理的大数据解决方案,尤其擅长数据治理、数据中台解决方案。曾先后供职于东南融通、普元信息等公司,负责过数据仓库、大数据平台、数据中台、数据治理等售前咨询等工作,有政府、大中型企业等多个行业经验。著有《数据中台》一书(机械工业出版社,与同事合著)。

    欢迎同仁们商榷,可以发邮件给我:jiangzhenbo.hi@163.com,或者加我微信:401172028,共同探讨数据治理相关领域的问题。

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  • 由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,...数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。 1.查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据

    由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。本文将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。



    1.查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。


    2.数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。


    3.数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、”\t”、”\x001″)、行分隔符(”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile)。由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中,不同的数据库有不同的存储引擎,定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储,因此,数据库加载数据的过程会比较耗时。


    4.数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive 中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用 INSERT INTO ...  VALUES 添加数据,使用 UPDATE ... SET 修改数据。


    5.索引。之前已经说过,Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入, Hive 可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive 仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive 不适合在线数据查询。


    6.执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 hadoop 提供的 MapReduce 来实现的(类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce)。而数据库通常有自己的执行引擎。


    7.执行延迟。之前提到,Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive 的并行计算显然能体现出优势。


    8.可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的,因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的(世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在 4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。


    9.数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

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    包装类型基本数据类型的异同 一、基本数据类型: Java 语言提供了八种基本类型:六种数字类型(四个整数型,两个浮点型), 一种字符类型,还有一种布尔型。 1、整数:包括 int,short,byte,long ,初始值为 0 ...

    包装类型与基本数据类型的异同

    一、基本数据类型:

    Java 语言提供了八种基本类型:六种数字类型(四个整数型,两个浮点型), 一种字符类型,还有一种布尔型。

    1、整数:包括 int,short,byte,long ,初始值为 0

    2、浮点型:float,double ,初始值为 0.0

    3、字符:char ,初始值为空格,即” “,如果输出,在 Console 上是看不到效果的。

    4、布尔:boolean ,初始值为 false

    基本型别大小最小值最大值
    boolean
    char16-bitUnicode 0Unicode 2^16-1
    byte8-bit-128+127
    short16-bit-2^15+2^15-1
    int32-bit-2^31+2^31-1
    long64-bit-2^63+2^63-1
    float32-bitIEEE754IEEE754
    double64-bitIEEE754IEEE754
    void

    注意:Java 采用 unicode 编码,2 个字节来表示一个字符。

    二、包装类

    Java 中的包装类包括: Integer、Long、Short、Byte、Character、Double、 Float、Boolean、BigInteger、BigDecimal。
    其中 BigInteger、BigDecimal 没有相对应的基本类型,主要应用于高精度的运算,BigInteger 支持任意精度 的整数,BigDecimal 支持任意精度带小数点的运算。

    三、基本类型与包装类型的异同

    1、在 Java 中,一切皆对象,但八大基本类型却不是对象。

    2、声明方式的不同,基本类型无需通过 new 关键字来创建,而包装类型需 new 关键字。

    3、存储方式及位置的不同,基本类型是直接存储变量的值保存在栈中能高 效的存取,包装类型需要通过引用指向实例,具体的实例保存在堆中。

    4、初始值的不同,包装类型的初始值为 null,基本类型的的初始值视具体的类型而定,比如 int 类型的初始值为 0,boolean 类型为 false。

    5、使用方式的不同,比如与集合类合作使用时只能使用包装类型。

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  • 数据备份、数据快照的异同

    千次阅读 2021-03-29 11:14:08
    数据备份、数据快照的异同 备份的例子: 手机的备份、云盘备份、电脑系统备份。。。。 快照的例子: vmware VM快照 1、数据备份位置(磁盘的物理空间位置): 快照:同一磁盘空间 备份:通常为不同磁盘空间...

    数据备份、数据快照的异同

    备份的例子:
    手机的备份、云盘备份、电脑系统备份。。。。

    快照的例子:
        vmware VM快照

     

    1、数据备份位置(磁盘的物理空间位置):
        快照:同一磁盘空间
        备份:通常为不同磁盘空间,主要有:本地备份、异地备份;实时备份、非实时备份等形式
    2、数据还原方式:
        场景1:从手机备份数据还原微信聊天记录中和张三的聊天记录?(部分还原)
        场景2:从系统备份恢复到备份/快照 状态(全部还原)
        场景3:备份/快照后,我更新了1个文件,删除了1个文件,新建了1个文件,备份还原时???快照还原时???
        场景4:备份/快照后,磁盘物理损坏,结果。。。。
        总结:
            快照:数据无差别还原到快照点,但是可以建立多个快照。数据磁盘损坏将导致快照同时损坏,数据丢失。数据恢复快。
            备份:数据可选择性恢复,完全恢复时,需要较长时间。
    3、数据备份方式对磁盘I/O的影响
        备份:不变
        快照:增加I/O负担,特别是写入
     

     

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