Tekshirdi: to‘rayev m. F. Katta hajmdagi ma’lumotlarni boshqarish

Afzalliklar

Katta ma'lumotlar tashkilotlarga o'zlarining ma'lumotlarini ancha yaxshi boshqarishda yordam beradi, natijada ularning a'zolari (mijozlari yoki fuqarolari) uchun yangi ijobiy yoki samarali imkoniyatlar aniqlanadi. Va bu, o'z navbatida, aqlli va samaraliroq harakatlarga, soatlab / mehnatga va pulga tejashga olib keladi, bu ko'pincha hamma ishtirok etganlar uchun baxtga aylanadi. Katta ma'lumotlar ishlatilganda, odatda quyidagi usullar bilan amalga oshiriladigan tadbirlarga qiymat qo'shiladi:

• 
  Narxlarni pasaytirish: Katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash va boshqarishda.
  
• 
  Vaqtni qisqartirish: Qaror qabul qilishda ko'proq samaradorlik va samaradorlik.
  
• 
  Yangi mahsulotlar va xizmatlar: Foydalanuvchilar (mijozlar va / yoki fuqarolar) ehtiyojlari va muammolarini o'lchash va taxmin qilish qobiliyati bilan ularning qoniqishi ortadi.
  

Foyda

Yaxshi ishlatilgan Big Data ko'pincha muvaffaqiyatsizliklar, muammolar va nuqsonlarning asl sabablarini deyarli real vaqtda aniqlashga qodir. Biroq, buni hisobga olish kerak Big Data texnologiyasi o'z-o'zidan davo emas. Kabi yana bir buyuk texnologiyani keltirib o'tamiz Oracle, quyidagicha qo'shilishi mumkin:
«Katta ma'lumotlarning qiymatini aniqlash uni tahlil qilishni anglatmaydi (bu o'z-o'zidan ustunlik). Bu tahlilchilar, biznes foydalanuvchilari va menejerlaridan to'g'ri savollar berish, naqshlarni aniqlash, asosli qarorlar qabul qilish va xatti-harakatlarni bashorat qilishni talab qiladigan butun kashfiyot jarayoni.

Katta ma'lumotlar uchun SL / CA dasturlari

Tadqiqot, sinov va amalga oshirish uchun eslatib o'tish kerak bo'lgan bepul dasturiy ta'minot va ochiq kodli dasturlar orasida:

Bog'liq

• 
  Apache Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce va Hadoop Common-dan tashkil topgan ochiq kodli platforma.
  
• 
  Avro: Serializatsiya xizmatlarini taqdim etuvchi Apache loyihasi.
  
• 
  Kassandra: Ning saqlash modeli asosida tarqatilgan, aloqasiz ma'lumotlar bazasi , Java-da ishlab chiqilgan.
  
• 
  Chukva: Voqealar jurnallarini keng ko'lamda yig'ish va tahlil qilish uchun mo'ljallangan dasturiy ta'minot.
  
• 
  Yomg'ir: Asosiy vazifasi ma'lumotlarni bir manbadan boshqa joyga yo'naltirish bo'lgan dasturiy ta'minot.
  
• 
  HBase: HDFS-da ishlaydigan ustunli ma'lumotlar bazasi (ustunlarga yo'naltirilgan ma'lumotlar bazasi).
  
• 
  Kovan: "Ma'lumotlar ombori" tarqatilgan muhitda saqlanadigan katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarishni osonlashtiradigan infratuzilma.
  
• 
  Jaql: JSON formatidagi ma'lumotlardan foydalanishga imkon beradigan funktsional va deklarativ til, bu katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga mo'ljallangan.
  
• 
  Lucen: Matnni indekslash va qidirish uchun kutubxonalarni ta'minlovchi dasturiy ta'minot.
  
• 
  oozie: Ish oqimlarini va jarayonlarning har biri o'rtasida muvofiqlashtirishni soddalashtiradigan ochiq manbali loyiha.
  
• 
  Cho'chqa: Hadoop foydalanuvchilariga barcha ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilishga ko'proq e'tibor qaratish va MapReduce dasturlarini yaratish uchun kam vaqt sarflash imkonini beradigan dastur.
  
• 
  Hayvonot bog'i xodimi: Ilovalar tomonidan klasterdagi jarayonlarning ketma-ket yoki sinxronlashtirilishini ta'minlash uchun foydalanishi mumkin bo'lgan markazlashtirilgan infratuzilma va xizmatlar.