数据湖ibm（数据湖与数据库的区别）

本篇目录：

1、“揭秘”大数据的10个神话2、如何搭建数据湖架构3、云计算有哪些优点?4、大数据有哪些误区?5、app监测指标数据属于结构化数据吗

“揭秘”大数据的10个神话

你不能在虚拟化基础架构上运行大数据应用 大约10年前，当”大数据”首次出现在人们眼前时，它就是Apache hadoop的代名词。

AT&T被认为是能够用单一数据库存储最多数据量的数据中心。在美国，很多新的IT工作将被创造出来以处理即将到来的大数据工程潮，而每个这样的职位都将需要3个额外职位的支持，这将会带来总计600万个新增工作岗位。

人类登月：1969年，美国宇航员尼尔·阿姆斯特朗成为第一个登上月球的人类，这一成就被誉为人类探索太空的里程碑。

数据分析的误区——大数据意味着“大量”的数据 目前，大数据已经成为一个流行词。但它的真正含义往往不清楚。有些人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确。实际情况要复杂一点。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

如何搭建数据湖架构

1、Nutanix数据库管理是通过云原生部署推动企业数据湖架构体系的搭建，将所有数据库集中到 Nutanix 云平台上，以更低的成本和便捷的自动化操作，提供统一的基础架构解决方案。

2、随着时间的推移，Webtrends计划使用Hadoop平台代替自有的数据网络附加存储平面文件系统。

3、数据架构存储 ：要求要有足够强大的扩展性和可靠性，才能存得下和存得久要入湖的数据，比如AmazonWebServices亚马逊云科技的S3云对象存储。 数据处理工具 ：主要解决2类问题，一类是把数据移动到湖里，一类是管理湖里的数据。

4、构建数据湖不是一个简单的过程，必须决定采集哪些数据，以及如何组织和编目数据。 虽然它不是一个自动化的过程，但有相应的工具和产品来简化企业级现代数据湖架构的创建和管理。

云计算有哪些优点?

云计算具有以下优势：灵活性和可扩展性：云计算允许企业根据需求快速扩展或缩小计算资源，而无需购买和维护大量的硬件设备。

云计算的优势包括：敏捷性；扩展性和弹性；节省成本；数据安全；快速部署；促进合作；无限存储容量；备份和恢复数据。

云计算的主要优点是：敏捷性；扩展性和弹性；节省成本；数据安全；快速部署；促进合作；无限存储容量；备份和恢复数据。

大数据有哪些误区?

1、误区三：数据量很大，而小缺陷无关紧要 有人认为，根据大数定律(Law of Large Numbers)，独立的数据缺陷无关紧要，不会影响分析结果。

2、误区1：在采用大数据方面其他人都比我超前 人们对于大数据技术和服务的兴趣达到了前所未有的高度，有73%的受访企业已经投资或者计划投资大数据。

3、误区一：大数据技术会自行识别商机 危险：尽管投入了大量的资金和时间，但这种投资所产生的回报非常有限。失败的技术布局往往是以假想这种新工具会自行产生价值开始。

4、混入脏数据 脏数据是指严重不合理或对于实际业务毫无意义的数据，通常是由程序bug、第三方攻击、网络传输异常等原因造成的。这种数据的破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。

5、误区一：客户需求不明确 客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看到了自己的数据存在种种问题。

app监测指标数据属于结构化数据吗

非结构化数据指的是既没有按照预定义的数据模型进行结构化，也没有按照预定义的方式组织的数据。这种类型的数据可以是人生成的，也可以是机器生成的，并且具有内部结构。

结构化数据 结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。

非结构化数据是指没有明确的数据模型和组织结构的数据，没有固定的字段和格式。它可以是文本、图像、音频、视频、社交媒体帖子、电子邮件等形式的数据。非结构化数据通常具有大量的自由文本、多样化的内容和不规则的数据结构。

到此，以上就是小编对于数据湖与数据库的区别的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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