让我们列出主要的大数据存储库：
DWH（数据仓库）。公司日常工。数据按照专业领域分类，并按时间顺序排列。例如，市场 DWH 包含有关产品、客户、订单等的信息。信息数组的形成是根据 ETL 原则（来自英文提取、转换、加载）进行的，其含义是提取、组织（处理）并以单一格式保存数据。
数据湖
由不具有统一格式的不同信息组成的数组。数据被提取出来然后放入数据库并进行转换。该方法类似于包含有序 电话号码列表 图形、文本和视频文件的虚拟磁盘。标记表起到了数据库的作用，指明了存储某些信息的单元格的地址。
数据库管理系统。数据库管理系统分为常规数据库管理系统和关系数据库管理系统。在处理大数据时，第二种方法使用得更频 它是一种稳健且不太复杂的算法 繁。数据以表格形式构建，并通过键相互链接。 SQL（一种特殊的算法语言）用于调用命令进行查询。这些表的行是事件，列是其属性。由于相邻单元格中的数 联合王国数据 据会被处理，因此这种方法可以让您非常快速地生成报告。
一些公司实践使用传统（非关系型）DBMS。在这样的系统中，表格之间没有相互链接，数据按照预先创建的方案存储。这种组织方法确保了所需片段的高速提取和高负载程序的启动。一个典型的例子是亚马逊的 DynamoDB。它是一个无服务器的 NoSQL DBMS，支持各种语言的查询。应用领域：智能家居系统、数字广告、在线游戏行业。
表壳：VT-metall
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数据处理
信息量越大，分析所需的时间就越长。大数据技术涉及使用按照 MapReduce 原理运行的专门程序。
应用程序根据指定的标准选择片段，然后将数据分布在不同的对象（服务器、计算机等）之间。然后直接处理所有这些片段，并且该过程并行进行。