Large amount of data generated by n

Large amount of data generated by number of users
worldwide. This data is on various forms mostly the large
data is unstructured .The huge data is keep to store and
analyze every day. In addition new technologies have been
emerged to exploding volumes of complex data, including
web traffic, social media content, machine generated data,
sensor data and system data. Success of such Big Data
depends on its analysis. Since its early beginnings from 8
years ago, the MapReduce Hadoop implementation has
become for storing, managing and processing massively
large data volumes. Hadoop MapReduce has come up as a
highly effective and efficient tool for analysis Big Data.
MapReduce is also ideal for scanning historical data and
performing analytics.
But MapReduce is not fast in response and for real time
analysis that type of structure is done by Spark which is
widely used in Big Data. Developed in 2009 and open
sourced in 2010, Apache Spark, unlike MapReduce, is all
about performing sophisticated analytics at lightning fast
speed. Today, as organizations facing the growth need for
real-time data analysis to achieve advantage, a new open
source Hadoop data processing engine, Apache Spark, has
entered in the field.
Numbers of analytical techniques are available in the
market for analysis of complex structured, semi structured
and unstructured data in real time. Whereas MapReduce
adopts a different model and supports to control running
task on each node. In this conventional Hadoop
environment, data storage and computation both reside on
the same physical nodes within the cluster and is designed to
run batch jobs that address every file in the system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลที่สร้างขึ้น โดยจำนวนผู้ใช้จำนวนมากทั่วโลก ข้อมูลนี้อยู่ในรูปแบบต่าง ๆ ส่วนใหญ่ใหญ่ข้อมูลจะไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นการจัดเก็บ และวิเคราะห์ทุกวัน นอกจากนี้ เทคโนโลยีใหม่ได้โผล่ออกมาระเบิดซับซ้อนข้อมูล รวมทั้งเว็บจราจร สังคมเนื้อหา ข้อมูลเครื่องที่สร้างขึ้นข้อมูลเซนเซอร์และระบบข้อมูล ความสำเร็จของข้อมูลดังกล่าวขึ้นอยู่กับการวิ ตั้งแต่เริ่มต้นจาก 8ปีที่ผ่านมา มีการใช้งานของ MapReduce Hadoopเป็นการจัดเก็บ จัดการ และการประมวลผลจำนวนมากไดรฟ์ข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop MapReduce ได้ขึ้นมาเป็นการประสิทธิภาพสูง และเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่MapReduce เหมาะสำหรับการสแกนข้อมูลในอดีต และทำการวิเคราะห์ แต่ MapReduce เป็นไม่อย่างรวดเร็ว ในการตอบสนอง และเวลาจริงวิเคราะห์ชนิดของโครงสร้างจะทำ โดยจุดประกายซึ่งเป็นใช้แพร่หลายในข้อมูลขนาดใหญ่ พัฒนา ในปี 2552 และเปิดมาใน 2010, Apache, MapReduce เหมือนอย่างทุกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ซับซ้อนที่เร็วเหนือแสงความเร็ว วันนี้ เป็นองค์กรที่เจริญเติบโตจำเป็นต้องหันหน้าไปทางวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อให้ได้ประโยชน์ เปิดใหม่มีระบบประมวลผลข้อมูลแหล่ง Hadoop ประกาย Apacheป้อนในฟิลด์ เลขของเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีอยู่ในตัวตลาดวิเคราะห์ซับซ้อนโครงสร้าง กึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างข้อมูลในเวลาจริง ในขณะที่ MapReduceใช้รุ่นอื่น และสนับสนุนการควบคุมการทำงานงานบนแต่ละโหน ใน Hadoop นี้ทั่วไปสิ่งแวดล้อม จัดเก็บข้อมูล และการคำนวณทั้งสองอยู่บนเดียวกันทางกายภาพโหนในคลัสเตอร์และต้องการรันชุดงานที่ทุกไฟล์ในระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นโดยจำนวนผู้ใช้
ทั่วโลก ข้อมูลนี้จะอยู่ในรูปแบบต่าง ๆ ส่วนใหญ่มีขนาดใหญ่
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยง่ายคือการเก็บการจัดเก็บและ
วิเคราะห์ทุกวัน นอกจากนี้เทคโนโลยีใหม่ที่ได้รับการ
เกิดการระเบิดปริมาณของข้อมูลที่ซับซ้อนรวมทั้ง
การเข้าชมเว็บเนื้อหาสื่อสังคมข้อมูลเครื่องสร้าง
ข้อมูลเซ็นเซอร์และระบบข้อมูล ที่ประสบความสำเร็จของข้อมูลขนาดใหญ่ดังกล่าว
ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ ตั้งแต่จุดเริ่มต้นแรกจาก 8
ปีที่ผ่านมาการดำเนินงาน MapReduce Hadoop ได้
กลายเป็นที่สำหรับการจัดเก็บการจัดการและการประมวลผลอย่างหนาแน่น
ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop MapReduce ได้ขึ้นมาเป็น
เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่.
MapReduce ยังเหมาะสำหรับการสแกนข้อมูลทางประวัติศาสตร์และ
การดำเนินการวิเคราะห์.
แต่ MapReduce ไม่เร็วในการตอบสนองและเวลาจริง
การวิเคราะห์ประเภทของโครงสร้างที่จะกระทำโดยการจุดประกายที่ จะถูก
นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในข้อมูลขนาดใหญ่ การพัฒนาในปี 2009 และเปิด
มาในปี 2010, Apache Spark ซึ่งแตกต่างจาก MapReduce คือทั้งหมดที่
เกี่ยวกับการดำเนินการวิเคราะห์ที่มีความซับซ้อนที่เร็วฟ้าผ่า
ความเร็ว วันนี้เป็นองค์กรที่หันหน้าไปทางความจำเป็นในการเจริญเติบโตสำหรับ
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ real-time เพื่อให้บรรลุประโยชน์เปิดใหม่
แหล่ง Hadoop เครื่องมือประมวลผลข้อมูล, Apache Spark ได้
ป้อนในฟิลด์.
เบอร์ของเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีอยู่ใน
ตลาดสำหรับการวิเคราะห์โครงสร้างที่ซับซ้อน โครงสร้างกึ่ง
ข้อมูลและไม่มีโครงสร้างในเวลาจริง ในขณะที่ MapReduce
adopts รูปแบบที่แตกต่างกันและให้การสนับสนุนในการควบคุมการทำงาน
งานในแต่ละโหนด ใน Hadoop นี้ธรรมดา
สภาพแวดล้อมการจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณทั้งสองอยู่บน
โหนดกายภาพเดียวกันภายในคลัสเตอร์และถูกออกแบบมาเพื่อ
เรียกใช้งานชุดที่อยู่ในทุกไฟล์ในระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จำนวนมากของข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยจำนวนของผู้ใช้ทั่วโลก ข้อมูลนี้ในรูปแบบต่าง ๆ ส่วนใหญ่ ขนาดใหญ่ข้อมูลใหม่ ข้อมูลขนาดใหญ่เก็บร้านวิเคราะห์ได้ทุกวัน นอกจากนี้เทคโนโลยีใหม่ได้โผล่ออกมาเพื่อขยายปริมาณของข้อมูลที่ซับซ้อน รวมทั้งการเข้าชมเว็บ , สื่อสังคมเนื้อหาเครื่องสร้างข้อมูลข้อมูลเซนเซอร์และระบบข้อมูล ความสำเร็จของฐานข้อมูลขนาดใหญ่เช่นขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ของ นับตั้งแต่จุดเริ่มต้นแรกจาก 8ปี mapreduce Hadoop ใช้ได้เป็นสำหรับการจัดเก็บ , การจัดการและการประมวลผลอย่างหนาแน่นปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ mapreduce Hadoop ได้ขึ้นมาเป็นที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่mapreduce ยังเหมาะสำหรับการสแกนข้อมูลทางประวัติศาสตร์และการดำเนินการวิเคราะห์แต่ mapreduce ไม่เร็วในการตอบสนอง และเวลาจริงการวิเคราะห์ชนิดของโครงสร้างที่ทำโดยจุดประกายใช้กันอย่างแพร่หลายในข้อมูลใหญ่ พัฒนาในปี 2009 และเปิดที่มาใน 2010 , Apache ประกายเหมือน mapreduce , ทั้งหมดเกี่ยวกับการแสดงการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเร็วฟ้าผ่าความเร็ว วันนี้เป็นองค์กรเผชิญกับการเจริญเติบโตความต้องการเรียลไทม์การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้บรรลุประโยชน์ใหม่ , เปิดแหล่งประมวลข้อมูลเครื่องยนต์ Apache Hadoop , จุดประกาย ,ที่ป้อนในฟิลด์ตัวเลขของเทคนิควิเคราะห์ที่มีอยู่ในตลาดการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนแบบกึ่งโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในเวลาจริง ส่วน mapreduceใช้รุ่นที่แตกต่างกันและสนับสนุนการควบคุม วิ่งงานในแต่ละโหนด ใน Hadoop แบบนี้สิ่งแวดล้อม , การจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณทั้งสองอาศัยอยู่ในเดียวกันทางกายภาพโหนดในคลัสเตอร์ และถูกออกแบบมาเพื่อเรียกใช้ชุดงานที่อยู่ไฟล์ทุกไฟล์ในระบบ