3.1. Big Data technologiesThere are

3.1. Big Data technologies
There are various tools which can be used in Big Data
management from data acquisition to data analysis. Most of
these tools are parts of Apache projects and are constructed
around the famous Hadoop. Written in Java and created by
Doug Cutting, Hadoop brings the ability to cheaply process
large amounts of data, regardless of its structure [12]. Hadoop is
made up of two core projects: Hadoop Distributed File System
(HDFS) and MapReduce.
HDFS. HDFS is a distributed file system designed to run
on large clusters of commodity hardware based on Google
File System (GFS) [15,16,3]. Shvachko et al. [17, page 1] add
HDFS strengths in their definition when saying it “is designed
to store very large datasets reliably, and to stream those
datasets at high bandwidth to user applications”. By large, we
mean from 10 to 100 GB and above [12,16]. While the interface
to HDFS is patterned after the UNIX file system, it trades off
some POSIX requirements for performance [17,15,16]. HDFS is
dedicated to batch processing rather than interactive use by
users [16,12]. In HDFS applications, files are written once and
accessed many times [16,18]; consequently data coherency is
ensured and data are accessed in high throughput [16]. With
HDFS file system metadata are stored in a dedicated server,
the NameNode, and the application data in other servers called
DataNodes. Except for processing large datasets, HDFS has
many other goals whose major is to detect and handle failures
at the application layer. This objective is realized through
a well-organized mechanism of replication where files are
divided into blocks. Each block is replicated on a number of
datanodes; all the datanodes containing a replica of a block
are not located in the same rack.
MapReduce. Originally put in place by Google to solve the
web search index creation problem [12], MapReduce is nowadays
the main programming model and associated implementation
for processing and generating large datasets [19].
The input data format in MapReduce framework is applicationspecific,
is specified by the user [20] and is suitable for semistructured
or unstructured data. The MapReduce’s output is a
set of pairs. The name “MapReduce” expresses
the fact that users specify an algorithm using two kernel
functions: “Map” and “Reduce”. The Map function is applied on
the input data and produces a list of intermediate
pairs; and the Reduce function merges all intermediate values
associated with the same intermediate key [19] [20]. In
a Hadoop cluster, a job (i.e a MapReduce program [11]) is executed
by subsequently breaking it down into pieces called
tasks. When a node in Hadoopcluster receives a job, it is able
to divide it, and run it in parallel over other nodes [12].
Here the data location problem is solved by the JobTracker
which communicates with the NameNode to help datanodes
to send tasks to near-data datanodes. Let us note that this
processing in form of pairs is not a limitation to
processing which does not seem, at first glance, feasible in
map-reduce manner. Indeed, MapReduce has been successfully
used in RDF/RDFS and OWL reasoning [21,22] and in structured
data querying [23].
Around HDFS and MapReduce there are tens of projects
which cannot be presented in detail here. Those projects can
be classified according to their capabilities:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.1. เทคโนโลยีข้อมูลใหญ่มีเครื่องมือต่าง ๆ ที่สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่จัดการจากข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนใหญ่ของเครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของ Apache โครงการ และมีการก่อสร้างรอบ Hadoop ชื่อดัง เขียนใน Java และสร้างขึ้นโดยแอนดรู ตัด Hadoop นำความสามารถในการประมวลผลการทะเบียนจำนวนมากของข้อมูล โดยไม่คำนึงถึงโครงสร้างของ [12] มี Hadoopขึ้นของสองโครงการหลัก: ระบบแฟ้มที่แจกจ่าย Hadoop(HDFS) และ MapReduceHDFS HDFS เป็นระบบแฟ้มที่แจกจ่ายเพื่อเรียกใช้ในกลุ่มขนาดใหญ่ของสินค้าฮาร์ดแวร์ที่ใช้ใน Googleระบบแฟ้ม (GFS) [15,16,3] เพิ่ม Shvachko ร้อยเอ็ด [17, 1 หน้า]HDFS แข็งในนิยามของพวกเขาว่า มัน "ถูกออกแบบการจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากได้ และ การสตรีมที่datasets ที่แบนด์วิธสูงการใช้งานผู้ใช้" โดยใหญ่ เราหมายความว่า จาก 100 GB และ มากกว่า [12,16] ขณะที่อินเตอร์เฟซการ HDFS เป็นลวดลายหลังจากระบบแฟ้ม UNIX ซื้อขายปิดข้อกำหนดบางอย่าง POSIX ประสิทธิภาพ [17,15,16] เป็น HDFSโดยเฉพาะการประมวลผลแทนที่จะใช้โต้ตอบโดยชุดงานผู้ใช้ [16,12] ในการใช้งาน HDFS แฟ้มจะถูกเขียนครั้งเดียว และเข้าหลายครั้ง [16,18]; ดังนั้น จะนำข้อมูลมั่นใจ และมีการเข้าถึงข้อมูลในอัตราความเร็วสูง [16] มีข้อมูลเมตาของระบบแฟ้ม HDFS ถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์เฉพาะการ NameNode และข้อมูลโปรแกรมประยุกต์ในเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆDataNodes ยกเว้นการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ HDFS ได้เป้าหมายอื่น ๆ สำคัญคือการ ตรวจจับ และจัดการกับความล้มเหลวมากที่ วัตถุประสงค์นี้คือการรับรู้ผ่านกลไกของการจำลองแบบแฟ้มที่ดีจัดแบ่งออกเป็นบล็อก แต่ละบล็อกจะถูกจำลองแบบในจำนวนdatanodes datanodes ทั้งหมดที่ประกอบด้วยแบบจำลองของบล็อกจะอยู่ในชั้นเดียวกันMapReduce เดิม เก็บไว้ โดย Google เพื่อแก้ตัวเว็บค้นหาดัชนีสร้างปัญหา [12], MapReduce เป็นปัจจุบันรูปแบบโปรแกรมหลักและการใช้งานที่เกี่ยวข้องสำหรับการประมวลผล และการสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ [19]รูปแบบข้อมูลที่ป้อนเข้าในกรอบ MapReduce เป็น applicationspecificระบุ โดยผู้ใช้ [20] และเหมาะสำหรับ semistructuredหรือไม่มีโครงสร้างข้อมูล การ MapReduce ของพุการชุดของ คู่นี้ ชื่อ "MapReduce" แสดงความจริงที่ว่า ผู้ใช้ระบุอัลกอริทึมที่ใช้เคอร์เนลที่สองฟังก์ชัน: "แผนที่" และ "ลด" การทำงานของแผนที่ที่ใช้ในการข้อมูลการป้อนข้อมูล และสร้างรายการของกลาง คู่ และผสานการทำงานลดค่ากลางทั้งหมดเกี่ยวข้องกับคีย์กลางเดียวกัน [19] [20] ในดำเนินการคลัสเตอร์ Hadoop งาน (เช่นโปรแกรม MapReduce [11])โดยต่อมาแบ่งลงมาเรียกว่างาน เมื่อโหนดใน Hadoopcluster รับงาน จะสามารถการหาร และรันในขนานบนโหนอื่น ๆ [12]นี่ข้อมูลตั้งปัญหาจะแก้ไขได้ โดยการ JobTrackerซึ่งสื่อสารกับ NameNode ช่วย datanodesการส่งงานไปใกล้ข้อมูล datanodes ให้สังเกตว่า นี้ในรูปแบบของการประมวลผล คู่ไม่มีข้อจำกัดในการซึ่งไม่เหมือน อย่างง่ายดาย เป็นไปได้ในการประมวลผลแผนที่-ลดลักษณะ จริง MapReduce ได้รับเรียบร้อยแล้วใช้ในการบริการรับ RDF RDFS เล็กและนกฮูก [21,22] การใช้เหตุผล และในโครงสร้างข้อมูลสอบถาม [23]HDFS และ MapReduce มีหลายสิบโครงการซึ่งไม่สามารถนำเสนอในรายละเอียดที่นี่ โครงการเหล่านั้นสามารถจำแนกตามความสามารถ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.1 เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่
มีเครื่องมือต่างๆที่สามารถนำมาใช้ในข้อมูลขนาดใหญ่ที่มี
การจัดการจากการเก็บข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล ที่สุดของ
เครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Apache และถูกสร้างขึ้น
รอบ Hadoop ที่มีชื่อเสียง เขียนใน Java และสร้างขึ้นโดย
การตัดดั๊ก Hadoop นำความสามารถในการประมวลผลอย่างถูก
ข้อมูลจำนวนมากโดยไม่คำนึงถึงโครงสร้างของมัน [12] Hadoop ถูก
สร้างขึ้นจากสองโครงการหลัก: Hadoop แจกจ่าย File System
. (HDFS) และ MapReduce
HDFS HDFS เป็นระบบไฟล์กระจายออกแบบมาเพื่อทำงาน
ในกลุ่มใหญ่ของฮาร์ดแวร์สินค้าขึ้นอยู่กับ Google
File System (GFS) [15,16,3] Shvachko et al, [17 หน้า 1] เพิ่ม
จุดแข็ง HDFS ในความหมายของพวกเขาเมื่อบอกว่ามัน "ถูกออกแบบมา
เพื่อเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างน่าเชื่อถือและการสตรีมเหล่านั้น
ชุดข้อมูลที่แบนด์วิธสูงเพื่อการใช้งานผู้ใช้" โดยขนาดใหญ่เรา
หมายถึง 10-100 GB และด้านบน [12,16] ในขณะที่อินเตอร์เฟซ
ที่จะ HDFS เป็นลวดลายหลังจากที่ระบบไฟล์ UNIX, ธุรกิจการค้าออก
ข้อกำหนด POSIX บางอย่างสำหรับผลการดำเนินงาน [17,15,16] HDFS จะ
ทุ่มเทให้กับการประมวลผลชุดแทนที่จะใช้โต้ตอบโดย
ผู้ใช้ [16,12] ในการใช้งาน HDFS ไฟล์จะถูกเขียนครั้งเดียวและ
เข้าถึงได้หลายต่อหลายครั้ง [16,18]; ดังนั้นการเชื่อมโยงกันข้อมูลจะ
มั่นใจและข้อมูลจะถูกเข้าถึงได้ในอัตราความเร็วสูง [16] กับ
เมตาดาต้าระบบไฟล์ HDFS ถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ
NameNode และข้อมูลการใช้ในเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆ เรียกว่า
DataNodes ยกเว้นสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่, HDFS มี
เป้าหมายอื่น ๆ อีกมากมายที่มีความสำคัญคือการตรวจสอบและจัดการกับความล้มเหลว
ที่ชั้นสมัคร วัตถุประสงค์นี้จะตระหนักถึง
กลไกการจัดระเบียบที่ดีของการจำลองแบบที่ไฟล์จะถูก
แบ่งออกเป็นบล็อก แต่ละบล็อกถูกจำลองแบบอยู่กับจำนวนของ
datanodes; datanodes ทั้งหมดที่มีแบบจำลองของบล็อกที่
ไม่ได้อยู่ในชั้นเดียวกัน.
MapReduce แต่เดิมวางในสถานที่โดย Google ในการแก้
ปัญหาการสร้างดัชนีการค้นหาเว็บ [12], MapReduce ในปัจจุบัน
รูปแบบการเขียนโปรแกรมหลักและการดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สำหรับการประมวลผลและสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ [19].
รูปแบบการป้อนข้อมูลในกรอบ MapReduce เป็น applicationspecific,
มีการระบุ โดยผู้ใช้ [20] และเหมาะสำหรับแบบกึ่งโครงสร้าง
ข้อมูลหรือไม่มีโครงสร้าง การส่งออกของ MapReduce เป็น
ชุดของคู่ ชื่อ "MapReduce" เป็นการแสดงออกถึง
ความเป็นจริงที่ผู้ใช้ระบุขั้นตอนวิธีการใช้สองเคอร์เนล
ฟังก์ชั่น: "แผนที่" และ "ลด" ฟังก์ชั่นแผนที่จะนำไปใช้ในการ
ป้อนข้อมูลและการผลิตรายการของกลาง
คู่; และฟังก์ชั่นลดค่ากลางดังกล่าวทั้งหมด
ที่เกี่ยวข้องกับปุ่มกลางเดียวกัน [19] [20] ใน
คลัสเตอร์ Hadoop งาน (เช่นโปรแกรม MapReduce a [11]) จะดำเนินการ
ต่อจากนั้นทำลายมันลงไปในชิ้นส่วนที่เรียกว่า
งาน เมื่อโหนดใน Hadoopcluster รับงานก็จะสามารถ
ที่จะแบ่งมันและใช้มันในแบบคู่ขนานกว่าโหนดอื่น ๆ [12].
นี่คือปัญหาที่ตั้งของข้อมูลที่ได้รับการแก้ไขโดย JobTracker
ที่ติดต่อสื่อสารกับ NameNode ที่จะช่วยให้ datanodes
ที่จะส่งงานให้กับ ซึ่งอยู่ใกล้กับข้อมูล datanodes แจ้งให้เราทราบว่านี้
การประมวลผลในรูปแบบของคู่ไม่ได้เป็นข้อ จำกัด กับ
การประมวลผลซึ่งดูเหมือนจะไม่ได้อย่างรวดเร็วก่อนเป็นไปได้ใน
ลักษณะแผนที่ลด แท้จริง MapReduce ได้รับการประสบความสำเร็จ
ที่ใช้ใน RDF / RDFS และนกฮูกเหตุผล [21,22] และโครงสร้าง
ข้อมูลสอบถาม [23].
บริเวณใกล้เคียงและ HDFS MapReduce มีหลายสิบโครงการ
ที่ไม่สามารถนำเสนอในรายละเอียดที่นี่ โครงการเหล่านั้นสามารถ
จำแนกตามความสามารถของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.1 . เทคโนโลยีข้อมูลใหญ่มีเครื่องมือต่างๆที่สามารถใช้ในข้อมูลใหญ่การจัดการจากข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล มากที่สุดของเครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนของโครงการ Apache และสร้างรอบ Hadoop ที่มีชื่อเสียง เขียนใน Java และสร้างขึ้นโดยดั๊กตัด Hadoop ทำให้ความสามารถในการประมวลผลราคาถูกข้อมูลปริมาณมาก โดยไม่คำนึงถึงโครงสร้าง [ 12 ] Hadoop เป็นสร้างขึ้นจาก 2 โครงการหลัก : Hadoop จำหน่ายระบบแฟ้ม( hdfs ) และ mapreduce .hdfs . hdfs เป็นกระจายแฟ้มระบบที่ออกแบบมาเพื่อวิ่งในกลุ่มขนาดใหญ่ของอุปกรณ์ขึ้นอยู่กับ Google สินค้าระบบแฟ้ม ( GFS ) [ 15,16,3 ] shvachko et al . [ 1 ] เพิ่มหน้า 17hdfs จุดแข็งในความหมายของพวกเขาเมื่อว่ามัน " ถูกออกแบบมาการจัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก เชื่อถือได้ และกระแสเหล่านั้นข้อมูลที่ใช้แบนด์วิดธ์สูง " ผู้ใช้ โดยมากเราหมายถึง จาก 10 เป็น 100 GB ขึ้นไป [ 12,16 ] ในขณะที่อินเตอร์เฟซเพื่อ hdfs เป็นลวดลายหลังจากที่ระบบแฟ้ม Unix ก็เทรดออกบาง POSIX ความต้องการประสิทธิภาพ [ 17,15,16 ] hdfs คือทุ่มเทเพื่อการประมวลผล มากกว่าการใช้แบบโต้ตอบโดยผู้ใช้ [ 16,12 ] ใน hdfs การใช้งานไฟล์และเขียนเมื่อเข้าถึงได้หลายครั้ง [ 16,18 ] ; ดังนั้นข้อมูลที่รับสั่งคือมั่นใจและมีการเข้าถึงข้อมูลในอัตราความเร็วสูง [ 16 ] กับhdfs เมตาดาต้าไฟล์ระบบจะถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ทุ่มเทการ namenode และโปรแกรมข้อมูลในเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆเรียกว่าdatanodes . ยกเว้นสำหรับการประมวลผลข้อมูล hdfs มีขนาดใหญ่หลาย ๆ เป้าหมายที่สำคัญคือการตรวจสอบและจัดการกับความล้มเหลวในชั้นการประยุกต์ใช้ ในครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์ คือว่าผ่านง่า กลไกลที่ไฟล์คือแบ่งเป็นบล็อก แต่ละบล็อกจะถูกนำเกี่ยวกับจำนวนของdatanodes ; ทั้งหมด datanodes ที่มีสำเนาของบล็อกไม่ได้อยู่ในตู้เดียวกันmapreduce . เดิมที่วางไว้โดย Google เพื่อแก้ปัญหาเว็บค้นหาที่ดัชนีการสร้างปัญหา [ 12 ] mapreduce ในปัจจุบันหลักการเขียนโปรแกรมและการใช้แบบจำลองที่เกี่ยวข้องสำหรับการประมวลผลและการสร้างขนาดใหญ่ข้อมูล [ 19 ]ข้อมูล mapreduce applicationspecific รูปแบบกรอบ ,ถูกกำหนดโดยผู้ใช้ [ 20 ] และเหมาะสำหรับสร้างหรือที่ไม่มีข้อมูล ของ mapreduce output เป็นชุดของค่า > < กุญแจคู่ ชื่อ " mapreduce " กกต.ข้อเท็จจริงที่ผู้ใช้ระบุขั้นตอนวิธีใช้สองเมล็ดหน้าที่ : " แผนที่ " และ " ลด " ฟังก์ชันใช้ในแผนที่ข้อมูล และสร้างรายชื่อของคีย์กลางค่า > < ,คู่ และลดการทำงานผสานคุณค่ากลางทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับคีย์เดียวกันกลาง [ 19 ] [ 20 ] ในเป็น Hadoop คลัสเตอร์ งาน ( คือเป็นโปรแกรม mapreduce [ 11 ] ) ประหารโดยสามารถทำลายมันลงเป็นชิ้น ที่เรียกว่างาน เมื่อมีโหนดใน hadoopcluster ได้รับงาน มันสามารถการแบ่ง และวิ่งขนานไปโหนดอื่น ๆ [ 12 ]ที่นี่ข้อมูลสถานที่แก้ปัญหาโดย jobtrackerที่สื่อสารกับ namenode ช่วย datanodesส่งงานใกล้ datanodes ข้อมูล แจ้งให้เราทราบว่าการประมวลผลในรูปแบบของค่า > < คีย์คู่ไม่ได้เป็นข้อจำกัดในการการประมวลผล ซึ่งดูเหมือน at glance ครั้งแรก เป็นไปได้ ในแผนที่ลดลักษณะ แน่นอน mapreduce เรียบร้อยแล้วใช้ RDF / rdfs และ [ เหตุผลนกฮูก 21,22 ] และในโครงสร้างข้อมูล ข้อมูล [ 23 ]รอบ hdfs mapreduce และมีหลายสิบโครงการซึ่งจะนำเสนอในรายละเอียดที่นี่ โครงการดังกล่าวสามารถจะแบ่งตามความสามารถของตน