차례:
정의-스키마 읽기는 무엇을 의미합니까?
읽기 전용 스키마는 Hadoop 및 기타 관련 데이터베이스 기술과 같은 새로운 데이터 처리 도구의 혁신적인 데이터 분석 전략을 말합니다. 읽은 스키마에서 데이터는 계획이나 스키마가 저장된 위치에서 당겨지지 않고 계획이나 스키마에 적용됩니다.
Techopedia에서 읽기 스키마 설명
오래된 데이터베이스 기술에는 쓰기시 스키마의 시행 전략이있었습니다. 즉, 데이터가 데이터베이스에 들어갈 때 계획 또는 스키마에 데이터를 적용해야했습니다. 이는 데이터의 일관성을 유지하기 위해 부분적으로 수행되었으며 이는 쓰기시 스키마의 주요 이점 중 하나입니다. 스키마 읽기를 사용하면 데이터를 처리하는 사람이 각 데이터 조각을 식별하기 위해 더 많은 작업을 수행해야 할 수 있지만 더 많은 기능이 있습니다.
기본적으로 읽기 기반 스키마 디자인은 Hadoop 및 관련 도구의 주요 용도를 보완합니다. 회사는 많은 양의 데이터를 효과적으로 집계하여 특정 용도로 저장하려고합니다. 즉, 그들은 엄격한 데이터 시행 요법을 평가하는 것보다 부정하거나 불일치 한 데이터 수집을 중요하게 생각할 수 있습니다. 다시 말해, Hadoop은 완전히 정리되지 않은 다양한 작은 비트의 데이터를 수용 할 수 있습니다. 그런 다음 해당 정보가 사용되면 정보가 구성됩니다. 기존 데이터베이스 스키마 작성 시스템을 적용하면 덜 조직화 된 데이터가 폐기 될 수 있습니다.
이를 작성하는 또 다른 방법은 스키마를 작성하는 것이 매우 깨끗하고 일관된 데이터 세트를 얻는 데 더 좋지만 해당 데이터 세트가 더 제한 될 수 있다는 것입니다. 읽기시 스키마는 더 넓은 네트워크를 캐스트하고보다 다양한 데이터 구성을 허용합니다. 전문가들은 또한 스키마를 읽은 상태에서 동일한 데이터에 대해 서로 다른 두 가지보기를 만드는 것이 더 쉽다고 지적합니다.
이 스키마 기반 읽기 전략은 Hadoop 및 관련 기술이 오늘날의 엔터프라이즈 기술에서 인기가 높은 이유 중 하나입니다. 기업은 퍼지 논리와 기업 데이터웨어 하우스 및 기타 대규모 데이터 자산과 관련된 기타 정렬 및 필터링 시스템을 적용하여 모든 종류의 비즈니스 프로세스를 강화하기 위해 대량의 원시 데이터를 사용하고 있습니다.
