MAPREDUCE PARADIGMASI VA BIG DATA BILAN ISHLASH TEXNOLOGIYALARI
Аннотация
Ushbu maqolada katta hajmli maʼlumotlarga taʼrif berilgan. Katta hajmli maʼlumotlarga misollar keltirilgan va ularni qayta ishlash texnologiyalarining bir nechtasi tahlil qilingan. Katta hajmli maʼlumotlarni qayta ishlovchi texnologiyalardan parallel qayta ishlash metodi, qayta taqdim etilgan tanlov metodi va modellar kombinatsiyasi metodlarining afzalliklari va kamchiliklari koʻrib chiqilgan. Ushbu metodlar maʼlumotlarni qayta ishlovchi taqsimlangan texnologiyalar bilan solishtirilgan. Ushbu maqolada yana katta hajmli maʼlumotlarni qayta ishlash prinsiplaridan bir qanchasi koʻrib chiqilgan. Ulardan gorizontal oʻlchovlar prinsipi, teskari barqarorlik prinsipi, maʼlumotlarning joylashuvi prinsiplari koʻrib chiqilgan va tahlil qilingan.
MapReduce modeli ham yuqoridagi uchta prinsipga asoslanib ish olib boradi. Bu ham kompyuter klasteridagi katta hajmdagi maʼlumotlarni qayta ishlash uchun taqsimlangan maʼlumotlarni qayta ishlash modeli hisoblanadi. Ushbu maqolada bir nechta metod va modellar tahlil qilinib afzalliklari va kamchiliklari koʻrib chiqilgan.
Библиографические ссылки
Franks, B. Taming the Big Data Tidal Wave Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics / Bill Franks, 2012. – 45 p.
Gantz, J. The digital universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East United States / J. Gantz, D. Rainsel // IDC Country brief, 2013. – 16 p.
Hadoop and Big Data [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/about/hadoopandbigdata.html.
Golnar Assadat Afzali, Shahriar Mohammadi. Privacy Preserving Big Data Mining: Association Rule Hiding. 2016. – 10 p. http://www.jist.ir/Article/ 139504261512112857
Качалов Д.Л., Мишустин А.В., Фархадов М.П. Институт проблем управления РАН имени В.А. Трапезникова. Современные методы обработки больших данных в крупномасштабных системах. // Труды ИСП РАН. 2012. – 143-156 с.
Cuzzocrea, A., Song, I., Davis, K.C.: Analytics over LargeScale Multidimensional Data: The Big Data Revolution! In: Proceedings of the ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP, 2011. – 101–104 pp.
Economist Intelligence Unit: The Deciding Factor: Big Data & Decision Making. In: Capgemini Reports, 2012. – 1–24 pp.
Oʻrazmatov T.Q. Nurmetova B.B. Katta hajmli maʼlumot bilan ishlash prinsiplari. “Iqtisodiyotning tаrmoqlаrini innovаtsion rivojlаnishidа аxborot-kommunikаtsiya texnologiyalаrining аhаmiyati” respublikа ilmiy-аmаliy аnjumаni. – Fargʻona, 2019. – 52-54 b.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Uktamjon Madaminov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Условия лицензии
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ или отправьте письмо по адресу Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, США.
По этой лицензии вы можете:
Поделиться — копируйте и распространяйте материал на любом носителе и в любом формате.
Адаптируйте — делайте ремиксы, трансформируйте и дорабатывайте материал.
Лицензиар не может отозвать эти свободы, если вы соблюдаете условия лицензии. На следующих условиях:
Атрибуция. Вы должны указать соответствующую ссылку, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы можете сделать это любым разумным способом, но не таким образом, который бы предполагал, что лицензиар одобряет вас или ваше использование.
Некоммерческое использование — вы не имеете права использовать материал в коммерческих целях.
Никаких дополнительных ограничений. Вы не имеете права применять юридические условия или технологические меры, которые юридически запрещают другим делать все, что разрешено лицензией.
