大数据中的一些词汇解释

本文介绍了OLTP(在线事务处理)强调实时性,适用于实时交易;OLAP(在线分析处理)则关注历史数据分析,非实时但用于商业智能;ETL(提取、转换、加载)负责数据清洗和准备,确保数据质量。

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OLTP(online Transaction Prrocessing)

OLTP是一个处理面向事务的数据的软件系统。术语“在线交易”是指实时完成活动,而不是批处理。此数据是结构化数据的常见来源,可作为许多分析过程的输入。OLTP交易讲究实时性,就像线上缴费你一定想要在一分钟内收到短信一样,它的响应时间是次秒级。为此OLTP大都采用结构化数据并尽可能做简单操。。

OLAP(online Analytical processing)

OLAP与OLTP不同,它对时效性要求不高但是侧重于对历史数据的分析和整合。OLAP系统主要用于处理数据分析查询。OLAP 是商业智能、数据挖掘和机器学习过程的一个组成部分。它们与大数据相关,因为它们既可以作为数据源,也可以作为能够接收数据的数据接收器。它们通常用于诊断、预测和规范性分析。

ETL(Extract transform load)

ETL 是企业数据应用过程中的一个数据流(pipeline)的控制技术,把原始的数据经过一定的处理,放入数据仓库里。

可以想象一下一条大河的源头被污染,下游就无法作为饮用水源,也无法用于灌溉。如果想用于灌溉,就要将河上游工厂的污水进行处理之后再排入,如果想用于饮用,那就要用水淡化或者渗透过滤技术,对水质进行改造。

同样,原始数据并不是完美的、洁净的,质量参差不齐的数据对于数据最终的使用会产生很大的影响。所以原始数据需要进行处理。(来自知乎

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