В чём разница между Hadoop и Data Warehouse?

Разница между Hadoop и Data Warehouse заключается в их назначении и методах обработки данных. www.scaler.com

Hadoop — это распределённая платформа с открытым исходным кодом для обработки больших объёмов структурированных и неструктурированных данных. www.scaler.com practicum.yandex.ru Она работает по принципу MapReduce, то есть распределения данных: когда на кластер поступает обширная задача, Hadoop делит её на много мелких подзадач и выполняет каждую на своём узле. practicum.yandex.ru Это позволяет параллельно решать несколько задач и быстрее выдать конечный результат. practicum.yandex.ru

Data Warehouse — это централизованное хранилище структурированных данных из разных источников. www.scaler.com mws.ru Это предметно-ориентированная база данных, которая консолидирует важную бизнес-информацию и позволяет в автоматическом режиме подготавливать консолидированные отчёты. mws.ru Цель Data Warehouse — обеспечить пользователя возможностью принимать верные решения в ключе управления бизнесом на основе целостной информационной картины. mws.ru

Таким образом, основное различие в методах обработки данных: Data Warehouse управляет структурированными данными с предопределёнными схемами и обеспечивает высокую производительность для аналитических запросов, в то время как Hadoop лучше справляется с неструктурированными или полуструктурированными данными, что делает его подходящим для работы со сложными и разнообразными набоями данных. www.scaler.com