|
Academic Research in Educational SciencesBog'liq hadoop-mapreduce-orqali-katta-hajmli-ma-lumotni-parallel-qayta-ishlashAcademic 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
529
March, 2023
https://t.me/ares_uz Multidisciplinary Scientific Journal
Apache Hadoop dasturini kompyuterimizga o‟rnatdik va sozlab oldik
Katta hajmli ma‟lumotni topib, uni o‟zimizga zarur formatga o‟tkazdik
Katta hajmli ma‟lumotni taqsimlangan fayl tizimlarida saqlab oldik
Katta hajmli ma‟lumotni Java Core asoslangan ananaviy usulda qayta
ishlab, natija oldik
Katta hajmli ma‟lumotni parallel hisoblash yordamida qayta ishlab, natijalar
oldik
Olingan natijalarni qiyosiy solishtirish asosida xulosalar chiqardik.
Ushbu o‟tkazilgan tajribaning natijalariga asoslanib quyidagilarni xulosa qilish
mumkin:
Katta hajmli ma‟lumotni Java Core asoslangan ananaviy usulda qayta
ishlash mumkin, lekin juda ko‟p hisoblashlarni va juda ko‟p vaqtni talab qiladi;
Katta hajmli ma‟lumotni Hadoop yordamida parallel qayt ishlash mumkin,
bu juda samarali va bu hisoblashlar kam vaqt talab qiladi;
Ayni bir hil topshiriqni Java Core asoslangan ananaviy usuldagi qayta
ishlash va Hadoop yordamida parallel qayt ishlashdan bir hil natida olish mumkin,
lekin hisoblash uchun sarflangan vaqt bo‟yicha katta farq mavjud;
Hadoop yordamida parallel qayt ishlash uchun sarflangan umumiy vaqt 13
948 ms;
Java Core asoslangan ananaviy usuldagi qayta ishlash uchun sarflangan
vaqt 177 769 ms;
Hisoblash vaqti bo‟yicha Hadoopga asoslangan parallel hisoblash ananviy
hisolashdan taxminan 13 marta tezroq ishlaganini ko‟rishimiz mumkin.
|
| |
