• Academic Research in Educational Sciences Volume 4 | Issue 3 | 2023 ISSN: 2181-1385
  • March, 2023 https://t.me/ares_uz Multidisciplinary Scientific Journal
  • -rasm. Katta hajmli ma’lumot xususiyatlari




    Download 0.72 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet4/9
    Sana21.11.2023
    Hajmi0.72 Mb.
    #102719
    1   2   3   4   5   6   7   8   9
    Bog'liq
    hadoop-mapreduce-orqali-katta-hajmli-ma-lumotni-parallel-qayta-ishlash
    Информаика укитишнинг асосий дидактик тамойиллар, 2-Mustaqil ish topshiriqlari, Простой Python просто с нуля (2019), Elektron talim muhitida videokontentlarn (1), butun haqiqiy tur, misol11a1, 9, 4. Ташков Восстанавливаем данные на 100%, CMS tizimlari fan dasturi, 1, 2., 2, 10, 3- amaliy mashg‘uloti Mavzu , Avaliy mashgulot
    1-rasm. Katta hajmli ma’lumot xususiyatlari. 
     
     
    Volume – ma‟lumotlar hajmining kattaligi [3]. 
    Ma‟lumotlarning hajmini kattaligi, ahamiyati va uni katta 
    ma‟lumotlar deb hisoblash mumkinmi yoki yo„qligini birdiradi; 


    Academic Research in Educational Sciences 
    Volume 4 | Issue 3 | 2023 
    ISSN: 2181-1385 
    ISI: 0,967 | Cite-Factor: 0,89 | SIS: 1,9 | ASI: 1,3 | SJIF: 5,771 | UIF: 6,1 
     
     
     
     
     
    525
     
    March, 2023 
    https://t.me/ares_uz Multidisciplinary Scientific Journal 
     
    Variety – bu ma‟lumotlarning turi va xususiyatini ifodalab, turli xil 
    ma‟lumotlarni bir vaqtning o„zida qayta ishlash imkoniyatidir. 
     
    Velocity – ma‟lumotlar o„sish tezligi va natijaga erishish uchun 
    ma‟lumotlarni qayta ishlash vaqtining real vaqtga yaqinligi. 
     
    Value – Katta ma‟lumotlar to„plamlarini qayta ishlash va tahlil qilish orqali 
    erishish mumkin bo„lgan ma‟lumotlarning ahamiyati. 
     
    Veracity – bu katta ma‟lumotlar uchun kengaytirilgan ta‟rif bo„lib, bu 
    ma‟lumotlar sifati va ma‟lumotlar qiymatini anglatadi. 
    Ushbu xususiyatlardan kelib chiqib biz tanlagan obyekt Abdulla Qodiriyning 
    “O‟tkan kunlar” asarini katta hajmli ma‟lumot deb atash mumkin. Ushbu asar 220 
    sahifadan iborat bo‟lib, unda sal kam 100 000 so‟zdan foydalanilgan. Belgilar soni 
    esa 574 000 dan oshadi. Biz yechmoqchi bo‟lgan masala esa ushbu asardagi 
    so‟zlarning chastotasini hisoblashdan iborat. Boshqacha aytganda, ushbu ulkan 
    asarda har bir so‟z nechta marta qo‟llanganini xiosblash zarur bo‟ladi.
    Bu masalani yechishda biz ikki hil metoddan foydalandik: 
    1. 
    Java Core ga asoslangan dastur yordamida ananviy hisoblash 
    2. 
    Hadoop MapReduce ga asoslangan parallel hisoblash
    Endi bu ikki metod haqida to‟xtalib o‟tamiz. Java Core ga asoslangan 
    dasturimiz Eclipse IDE muhitida yozilgan. Bu dastur bitta WordCount deb 
    nomlangan klass dan tuzilgan bo‟lib, java.io.FileInputStream kutubxonasi yordamida 
    katta hajmli ma‟lumotni fayldan o‟qib oladi. Bundan tashqari dasturda 
    java.util.ArrayList, 
    java.util.Iterator, 
    java.util.Scanner 
    kabi 
    kutubxonalardan 
    foydalanilgan. Dasturning asosiy bajaruvchi tanasi quyidagicha
    Dastur sanalgan so‟zlarni java.io.FileOutputStream kutubxonasi yordamida 
    faylga yozib qo‟yadi. Dastur hisoblashlarni ananviy tarzda parallel bo‟lmagan usulda 
    bajaradi. Ya‟ni dastur kodini kompilyatsiya qiladi. Keyingi qadamda uni JRE (Java 
    ishlash muhiti) ga uzatadi. JRE esa o‟z navbatida CPU(markaziy protsessor)ga 
    uzatadi va CPU da hisoblash bajarilib, shu ketma ketlikda orqaga qaytadi. Java Core 
    ga asoslangan birinchi metodimiz haqida chuqur to‟xtalib 
    o‟tirmayman, ikkinchi metodimizga chuqurroq to‟xtalaman. 



    Download 0.72 Mb.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9




    Download 0.72 Mb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    -rasm. Katta hajmli ma’lumot xususiyatlari

    Download 0.72 Mb.
    Pdf ko'rish