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परिभाषा - स्कीमा ऑन रीड क्या है?
रीडा पर स्कीमा नए डेटा-हैंडलिंग टूल जैसे हाडोप और अन्य अधिक शामिल डेटाबेस प्रौद्योगिकियों में एक अभिनव डेटा विश्लेषण रणनीति को संदर्भित करता है। रीड पर स्कीमा में, डेटा को किसी योजना या स्कीमा पर लागू किया जाता है क्योंकि इसे संग्रहीत स्थान से बाहर निकाला जाता है, बजाय इसके कि यह अंदर जाता है।
Techopedia Reada पर स्कीमा की व्याख्या करता है
पुरानी डेटाबेस तकनीकों में लिखने पर स्कीमा की प्रवर्तन रणनीति थी - दूसरे शब्दों में, डेटा को एक योजना या स्कीमा पर लागू किया जाना था जब यह डेटाबेस में जा रहा था। यह आंशिक रूप से डेटा की स्थिरता को लागू करने के लिए किया गया था, और यह लिखने पर स्कीमा के प्रमुख लाभों में से एक है। रीड पर स्कीमा के साथ, डेटा को संभालने वाले व्यक्तियों को प्रत्येक डेटा टुकड़े की पहचान करने के लिए अधिक काम करने की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन बहुत अधिक बहुमुखी प्रतिभा है।
एक मौलिक तरीके से, स्कीमा-ऑन-रीड डिज़ाइन, हडोप और संबंधित उपकरणों के प्रमुख उपयोगों का पूरक है। कंपनियां बहुत सारे डेटा को प्रभावी ढंग से एकत्र करना चाहती हैं, और इसे विशेष उपयोग के लिए संग्रहीत करती हैं। उन्होंने कहा, वे अशुद्ध या असंगत डेटा के संग्रह को अधिक महत्व दे सकते हैं, क्योंकि वे एक सख्त डेटा प्रवर्तन आहार को महत्व देते हैं। दूसरे शब्दों में, Hadoop में डेटा के विभिन्न छोटे बिट्स का एक व्यापक दायरा हो सकता है जो पूरी तरह से व्यवस्थित नहीं हो सकते हैं। फिर, जैसा कि जानकारी का उपयोग किया जाता है, यह व्यवस्थित हो जाता है। पुराने डेटाबेस स्कीमा-ऑन-राइट सिस्टम को लागू करने का मतलब होगा कि कम संगठित डेटा को संभवतः बाहर फेंक दिया जाएगा।
इसे लगाने का एक और तरीका यह है कि लिखने पर स्कीमा बहुत साफ और सुसंगत डेटा सेट प्राप्त करने के लिए बेहतर है, लेकिन वे डेटा सेट अधिक सीमित हो सकते हैं। स्कीमा ऑन रीड कास्ट एक व्यापक नेट है, और डेटा के अधिक बहुमुखी संगठन के लिए अनुमति देता है। विशेषज्ञ यह भी बताते हैं कि रीड पर स्कीमा के साथ एक ही डेटा के दो अलग-अलग दृश्य बनाना आसान है।
यह स्कीमा-ऑन-रीड की रणनीति इस बात का एक अनिवार्य हिस्सा है कि आज के उद्यम प्रौद्योगिकी में हडोप और संबंधित प्रौद्योगिकियां इतनी लोकप्रिय क्यों हैं। कारोबारी फजी लॉजिक और कॉर्पोरेट डेटा वेयरहाउस और अन्य बड़ी डेटा परिसंपत्तियों को शामिल करने वाले अन्य सॉर्टिंग और फ़िल्टरिंग सिस्टम को लागू करके सभी प्रकार की व्यावसायिक प्रक्रियाओं को शक्ति देने के लिए बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा का उपयोग कर रहे हैं।
