المحتوى
- تعريف - ماذا يعني مخطط القراءة؟
- مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
- تيكوبيديا تشرح مخطط القراءة
تعريف - ماذا يعني مخطط القراءة؟
يشير مخطط القراءة إلى استراتيجية مبتكرة لتحليل البيانات في أدوات جديدة لمعالجة البيانات مثل Hadoop وغيرها من تقنيات قواعد البيانات الأكثر ارتباطًا. في المخطط عند القراءة ، يتم تطبيق البيانات على خطة أو مخطط حيث يتم سحبها من موقع مخزن ، بدلاً من إدخالها.
مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
تيكوبيديا تشرح مخطط القراءة
كان لتقنيات قاعدة البيانات الأقدم استراتيجية إنفاذ للمخطط عند الكتابة - بمعنى آخر ، كان لا بد من تطبيق البيانات على خطة أو مخطط عندما كانت تذهب إلى قاعدة البيانات. تم ذلك جزئيًا لفرض تناسق البيانات ، وهذا أحد الفوائد الرئيسية للمخطط عند الكتابة. مع قراءة المخطط ، قد يحتاج الأشخاص الذين يتعاملون مع البيانات إلى القيام بمزيد من العمل لتحديد كل قطعة من البيانات ، ولكن هناك الكثير من التنوع.
بطريقة أساسية ، يكمل التصميم المخطط للقراءة الاستخدامات الرئيسية لـ Hadoop والأدوات ذات الصلة. ترغب الشركات في تجميع الكثير من البيانات بفعالية وتخزينها لاستخدامات معينة. ومع ذلك ، قد يقدرون جمع البيانات غير النظيفة أو غير المتسقة أكثر من تقديرهم لنظام صارم لفرض البيانات. بمعنى آخر ، يمكن أن يستوعب Hadoop الحصول على نطاق واسع من أجزاء صغيرة مختلفة من البيانات التي قد لا تكون منظمة بالكامل. بعد ذلك ، عند استخدام هذه المعلومات ، يتم تنظيمها. إن تطبيق نظام قاعدة البيانات القديم على نظام الكتابة يعني أن البيانات الأقل تنظيماً قد يتم طرحها.
هناك طريقة أخرى لوضع ذلك وهي أن المخطط عند الكتابة هو الأفضل للحصول على مجموعات بيانات نظيفة ومتسقة للغاية ، ولكن قد تكون مجموعات البيانات هذه محدودة بدرجة أكبر. يلقي المخطط على القراءة شبكة أوسع ، ويسمح بتنظيم أكثر تنوعًا للبيانات. يشير الخبراء أيضًا إلى أنه من الأسهل إنشاء عرضين مختلفين لنفس البيانات مع قراءة المخطط.
تعد إستراتيجية المخططات هذه جزءًا أساسيًا من الأسباب التي تجعل Hadoop والتقنيات ذات الصلة شائعة جدًا في تكنولوجيا المؤسسات الحالية. تستخدم الشركات كميات كبيرة من البيانات الخام لتشغيل جميع أنواع العمليات التجارية من خلال تطبيق المنطق الضبابي وأنظمة الفرز والتصفية الأخرى التي تتضمن مستودعات بيانات الشركات وغيرها من أصول البيانات الضخمة.