数据仓库将数据收集在

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统数据存储系统相比 它是原始数据这 事实提供了某些优势 例如在管理方面具有更大的灵活性 合理的表中并具有 定的层次结构 在数据湖中我们有原始信息存储的扁平结构 数据湖通常与 等大数据应用程序相关联 此外 通常在这些类型的系统中收集的数据用于依赖分布式数据处理的各种大数据实现 也就是说 数据湖存储在相互连接的计算机系统中 然而 越来越多的数据湖建立在云通勤系统中 因此托管在不同的云应用程序中 另 方面 由于数据湖与大数据直接相关 旨在摆脱传统的数据库系统 因此其中 些建立在 数据库 非关系数据库之上 年级此外 数据湖。

非常灵活 可以轻松适应变化 另 方面 同样重要的是要注意 当对存储容量的需求增加时 在数据湖中扩展比在传统系统中更容易 为什么要使用数据湖 正如我们所说 数据湖通常用于存储大数据的大型数据集 这些数据集可以包括非结构 巴西电话号码表 化数据与结构化或半结构化数据的混合 这些环境不适合传统的关系数据库 在这种情况下 传统系统是僵化的并且限制了存储容量 因此 数据湖用于为以原始格式处理大量信息提供更大的灵活性 许多公司正在采用大数据和这种存储系统 以便能够更好地处理他们收集的信息 这种类型的存储系统用于需要和处理大量数据并通过大数据或数据科学实施高级。



数据分析技术的公司 因此 数据湖正在成为许多公司数据架构的关键组成部分 已将大数据作为其 基础架构的 部分的公司将其用作大数据分析中的另 个平台 也用于数据科学中的其他类型的应用程序 接受数据分析培训 现在您知道什么是数据湖 它的用途以及它在大数据中的使用方式 现在是您培训和改善您的职业前景的时候了 就是这样 大数据培训将使您能够进入 个不断扩大和不断增长的行业 个在短期 中期和长期都充满机会的行业 你会想念它吗 通过 大数据课程 您将能够在该领域的专业人士和专家的指导下接受该学科的培训 个完全面向的准备 这样你就可以专注于大数据 并在这个令人兴。