|
Big Date tizimi haqida umumiy tushuncha. An overview of the big date system. Annotatsiya
|
| bet | 1/2 | | Sana | 25.07.2023 | | Hajmi | 12.41 Kb. | | #77274 |
Bog'liq Big Date tizimi haqida umumiy tushuncha. An overview of the big -fayllar.org 14-MAVZU, Kun tartibi, KROSWORD - XITOY, TADBIR, 1 Microsoft Power Point 2016 dasturi bilan ishlash Tayyor slay Ro\'zimurodga, zbekiston telekommunikatsiya tarmoiga, Itimalliq1, turizm va mehmonxona xojaligi marketingi, Malakaviy amaliyot hisoboti, 10-сон Ҳоким ёрдамчиси дастур, O’zbekiston respublikasi qishloq va suv xo’jaligi vazirligi andi, amaliy 3 ish Shukurova Yulduz, amaliy 2 ish, amaliy 1 ish Shukurova Yulduz
Big Date tizimi haqida umumiy tushuncha. An overview of the big date system. Annotatsiya
Big Date tizimi haqida umumiy tushuncha.
An overview of the big date system.
Annotatsiya: Siz ushbu maqolada Big tada atamasi haqida to’liq ma’lumot olasiz. Big dataning kelib chiqish tarixi va uning qo’llanish sohalari haqida aniq ma’lumotlar aks etgan.Dunyoda raqamlashgan ma’lumotlarning yillar bo’yicha ortib borishi va Hadoop loyihasining ishlash tizimi va ahamiyati haqida ma’lumotlar bilan ham boyitilgan.
Kalit so’zlar: Big date, hadoop, raqamli ma’lumotlar, vositalar.
Bizning yashab turgan hayotimizda shaxsiy va turmush tarzimiz, o’qishimiz, ishimiz uchun zarur bo’lgan ma’lumotlar juda ko’p. Ularni saqlash uchun bizga inson xotirasiga qo’shimcha ravishda zamonaviy qurilmalar zarur. Oddiygina insonlarning tug’ilishidan boshlab uning esda qolarli xolatlarini tarixga muxrlash uchun ham bizga mobil telefonimiz yoki qo’shimcha ravishda xotira kartalari zarur. Bir inson yoki biror insonlar jamoasi, oilasini ma’lumotlarini saqlash uchun mobil telefon xotirasi yetar, lekin katta tashkilotlar, korxona va kompaniyalarni ma’lumotlarini saqlash uchun yuqorida aytib o’tilganlar juda kichiklik qiladi. Shunday vaziyatda Big data xizmatidan foydalanishga to’gri keladi.
Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Ba'zi hollarda, katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shu ma'lumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi. Asosan, analiz obyekti katta ma'lumotlar deb ataladi.
Mutaxassislar fikriga ko‘ra, «Big Data», ya’ni salmoqli ma’lumot atamasi kuniga 100 gb.dan ko‘p ma’lumot tushadigan oqimlarga nisbatan qo‘llanilgan ekan. Keyinchalik ma’lumotlarning keskin ko‘payishi oqibatida bu tushuncha keng qamrov kasb eta boshlagan. Ushbu atama odatda (terabayt, ekzabayt va petabaytlar darajasidagi) katta hajmdagi ma’lumotlarga nisbatan qo‘llaniladi.
Salmoqli ma’lumot atamasi ilk bor matbuotda 2008 yili paydo bo‘lgan, o‘shanda «Nature» jurnali bosh muharriri Klifford Linch o‘z jurnalida katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlovchi texnologiyalar yordamida ilm-fan kelajagini rivojlantirish mavzusida maqola chop etgan. 2009 yilgacha bu atamaga faqat ilmiy tahlil nuqtai nazaridan yondashilar edi, ammo matbuotda shu mavzuda yana bir necha maqolalar chop etilganidan so‘ng «Big Data» tushunchasidan keng foydalana boshlandi. 2010-yilda salmoqli ma’lumotlarning o‘sib borayotgan muammolarini hal etish uchun dastlabki urinishlar boshlandi. Ulkan axborotlar oqimidan foydalanganda xavflarni kamaytirish uchun mo‘ljallangan dasturiy mahsulotlar ishlab chiqishga kirishildi. "Katta ma'lumot" ning ko'pi ma'lumotlarni yig'ish emas. Endi "Katta ma'lumot" haqiqiydir. Google katta ma'lumotlarga ega va CERN ham katta ma'lumotga ega. Aksariyat odamlar, ehtimol, yo'q. Ma'lumotlar faqatgina do'konga 1000 kompyuterga kerak bo'lganda boshlanadi. Hadoop kabi katta axborot texnologiyalari ham haqiqiydir. Ular har doim mantiqiy ravishda ishlatilmaydilar (hadoop klasterlari 100 dan ortiq tugunlarni ishlatishdan bezovta bo'lmanglar, chunki siz yaxshi tanlangan bo'lmagan kümelenmemiş mashinalari yaxshi ishlashi mumkin). Lekin, albatta, odamlar bunday dasturiy ta'minotni yozadilar. Lekin amalga oshirilayotgan ishlarning aksariyati ma'lumotlarni yig'ish emas. Bu Extract, Transform, Load (ETL) , shuning uchun ma'lumotlar omborini almashtirish . Strukturani, indekslarni va tezlatilgan so'rovlar bilan ma'lumotlar bazasini ishlatish o'rniga ma'lumotlar faqat hadoopga tushiriladi va nima qilish kerakligini anglab etganingizda, siz barcha ma'lumotlarni qayta o'qiysiz va kerakli ma'lumotlarni chiqarib olasiz, tranzit qilishingiz va uni Excel jadvaliga yuklang. Chunki tanlov, ekstraktsiya va konvertatsiya qilishdan so'ng, odatda u "katta" emas.
Dunyoda raqamlangan ma'lumotlar hajmi eksponent bo'yicha o'sib bormoqda. IBS kompaniyasining ma'lumotlariga qaraganda, 2003-yilda 5 eksabayt(1 eksabayt - 1 milliard gigabayt) ma'lumot yig'ilgan ekan. 2008-yilda u 0.18 zettabayt(1 zettabayt = 1024 eksabayt) gacha, 2011-yilga kelib 1.76 zettabayt, 2013-yilda 4.4 zettabaytgacha yetibdi. 2015-yilning mayida dunyoda yig'ilgan raqamlanga ma'lumotlar hajmi 6.5 zettabaytdan oshib ketibdi. 2020-yilga kelib insoniyat 40-44 zettabayt raqamli ma'lumot hosil qilar ekan.
IBS mutaxassislarining fikriga ko'ra, 2013-yilda yig'ilgan ma'lumotlar massivining atiga 1.5%i qandaydiy axborot qiymatiga ega bo'lgan ekan. Baxtga qarshi, hozir dunyoda katta ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari bo'lib, ular yordamida juda katta ma'lumotlar massividan insonlarga kerak, qiziq bo'lgan, foydali ma'lumotlarni ajratib olish mumkin bo'ladi.
Katta ma'lumotlarning ko'pgina marketing va'dalari o'tkazilmaydi. Twitter sizning reklamangizdan ko'ra ko'pchilik kompaniyalar uchun juda kamroq tushuncha ishlab chiqaradi (agar siz teenie rockstar bo'lmasangiz); va Twitter-ning foydalanuvchi bazasi juda baqongizdir . Bunday qarama-qarshilikni bartaraf etish qiyin va juda tajribali statistik xodimlarga muhtojdir.
Katta ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalarini dastlabki o'rganish uchun javob beradi - sizni kurs bilan oson va aniq tanishtiradi. Axborotning ko'pligi qanday ta'sir qilganligi to'g'risida tushuncha beradi kundalik hayot va uning barcha sohalari: ilm-fan, biznes, tibbiyot va boshqalar. Ko'plab rasmlarni o'z ichiga oladi, shuning uchun u ko'p harakat qilmasdan qabul qilinadi.
Shuningdek, "oddiydan murakkabgacha" printsipi bo'yicha katta ma'lumotlar bilan qanday ishlashni tushuntirib beradigan Big Data to'g'risidagi kitob yangi kelganlar uchun ham foydalidir. Dastlabki bosqichda ko'plab muhim jihatlarni qamrab oladi: ishlov berish, vizualizatsiya, OLAP, shuningdek ma'lumotlarni tahlil qilish va tasniflashning ba'zi usullari.
Python dasturlash tilidan foydalangan holda katta ma'lumotlardan foydalanish va ular bilan ishlash bo'yicha amaliy qo'llanmalar muhandislik talabalari uchun ham, bilimlarini chuqurlashtirishni istagan mutaxassislar uchun ham javob beradi. Shuningdek deyarli barcha Big data bilan ishlaydigan ochiq code kutubxonalarni Python dasturlash tili qo’llab quvvatlaydi.
Hadoop - bu bir vaqtning o'zida minglab tugunlarda harakatlarni amalga oshiradigan taqsimlangan dasturlar bilan ishlash uchun maxsus yaratilgan loyiha. U bilan tanishish katta ma'lumotlarning amaliy qo'llanilishini batafsilroq tushunishga yordam beradi.
Katta ma'lumotlar, "Katta ma'lumotlar" bir necha yillardan beri shaharning axborot va marketing matbuotida munozaraga aylanib bormoqda. Va bu aniq: raqamli texnologiyalar zamonaviy inson hayotiga kirib, "hamma narsa yozilgan". Hayotning turli sohalariga oid ma'lumotlar hajmi o'sib bormoqda va shu bilan birga, ma'lumotlarni saqlash imkoniyatlari ham o'sib bormoqda.
Aksariyat ekspertlar ma'lumotlar o'sishini tezlashtirish ob'ektiv haqiqat ekanligiga qo'shiladilar. Ijtimoiy tarmoqlar, mobil qurilmalar, o'lchash moslamalari ma'lumotlari, biznes ma'lumotlari - bu juda katta hajmdagi ma'lumotni keltirib chiqaradigan manbalarning bir necha turlari. Izlanishlarga ko'ra IDCRaqamli olam 2012 yilda nashr etilgan, kelgusi 8 yilda dunyoda ma'lumotlar miqdori 40 Zb (zettabayt) ga etadi, bu sayyoramizning har bir aholisi uchun 5200 Gb ga teng.
|
| |
