Big data storage and analytics not

Big data storage and analytics not only have the architectural approach but moreover it has great importance in terms of analytics. Big data applications and their storage has always been a subject of interest. How so much data can be analyzed and stored without certain implications. Flash Storage [5] which is highly scalable and supports multi-access for storage in big data analytics. Big data storage is not an in house issue t is an IT and business issue of large scale [2].the authors address the business logic by designing IT based solutions by leveraging big data analytics framework. Storage mining [2] facilitates cloud storage management. Many novel graph analytics [1] have been proposed to achieve standard level of big data storage. The major techniques for managing big data such as IBM’s Hadoop and Google’s Map reduce [4] have been implemented and used to serve the purpose. The unstructured analytics [4][6] is very important, it is both challenging and complex yet it is the need of time. Hbase[4] database and apache Hadoop[6] [4] have been very useful in case of voluminous data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่มีแนวทางด้านสถาปัตยกรรม แต่นอกจากนี้ยัง มีความสำคัญในแง่ของการวิเคราะห์ ข้อมูลโปรแกรมประยุกต์และเก็บข้อมูลของพวกเขาเสมอแล้วเรื่องน่าสนใจ ข้อมูลไรมากสามารถวิเคราะห์ และจัดเก็บ โดยไม่มีผลกระทบแน่นอน แฟลชเก็บ [5] ซึ่งเร็ว และสนับสนุนการเข้าถึงแบบหลายสำหรับการเก็บข้อมูลในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไม่มีปัญหาในบ้าน t คือ มันมี และโซลูชั่นจากปัญหาธุรกิจที่อยู่ผู้เขียนขนาดใหญ่ [2] ระบบตรรกะทางธุรกิจ โดยการออกแบบ โดยใช้ประโยชน์จากกรอบการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เหมืองแร่เก็บ [2] ช่วยในการจัดการที่เก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ วิเคราะห์นวนิยายกราฟมากมาย [1] ได้รับการเสนอเพื่อให้ได้ระดับมาตรฐานของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ เทคนิคสำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เช่น IBM ของ Hadoop และแผนที่ของ Google ลด [4] มีการดำเนินการ และใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการให้บริการ วิเคราะห์โครง [4] [6] เป็นสิ่งสำคัญมาก มันเป็นทั้งความท้าทาย และซับซ้อน ยังเป็นความต้องการของเวลา ฐานข้อมูล Hbase [4] และ apache Hadoop [6] [4] ได้รับมีประโยชน์มากในกรณีที่ มีข้อมูลมากมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ไม่เพียง แต่มีการออกแบบทางสถาปัตยกรรม แต่ยิ่งไปกว่านั้นก็มีความสำคัญอย่างยิ่งในแง่ของการวิเคราะห์ การประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และการจัดเก็บข้อมูลของพวกเขาได้รับเสมอเรื่องที่น่าสนใจ วิธีการเพื่อเป็นข้อมูลมากสามารถวิเคราะห์และจัดเก็บไว้โดยไม่ต้องความหมายบางอย่าง เก็บข้อมูลแฟลช [5] ซึ่งสามารถปรับได้สูงและสนับสนุนหลายเข้าถึงสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้เป็นปัญหาในบ้าน T เป็นธุรกิจไอทีและปัญหาของขนาดใหญ่ [2] ผู้เขียนได้โดยเริ่มต้นที่อยู่ตรรกะทางธุรกิจโดยการออกแบบโซลูชั่นไอทีตามโดยใช้ประโยชน์จากขนาดใหญ่กรอบการวิเคราะห์ข้อมูล การทำเหมืองแร่การจัดเก็บ [2] อำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูลแบบคลาวด์ หลายคนวิเคราะห์กราฟนวนิยาย [1] ได้รับการเสนอเพื่อให้บรรลุระดับมาตรฐานของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ เทคนิคที่สำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop ของไอบีเอ็มและของ Google แผนที่ลด [4] ได้รับการดำเนินการและนำมาใช้เพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ วิเคราะห์ที่ไม่มีโครงสร้าง [4] [6] มีความสำคัญมากขึ้นก็เป็นทั้งความท้าทายและซับซ้อน แต่มันเป็นความต้องการของเวลา HBase [4] ฐานข้อมูลและ Apache Hadoop [6] [4] ได้รับประโยชน์อย่างมากในกรณีของข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใหญ่ข้อมูลกระเป๋าและการวิเคราะห์ไม่เพียง แต่มีแนวทางสถาปัตยกรรม แต่นอกจากนี้ก็มีความสําคัญมากในแง่ของการวิเคราะห์ ข้อมูลการใช้งานขนาดใหญ่และกระเป๋าของพวกเขาได้เสมอหัวข้อที่น่าสนใจ ว่าข้อมูลมากจึงสามารถวิเคราะห์และเก็บโดยนัยหนึ่ง แฟลชกระเป๋า [ 5 ] ซึ่งเป็นอย่างสูงที่ปรับขนาดได้และสนับสนุนหลายการเข้าถึงสำหรับกระเป๋าในการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ การจัดเก็บข้อมูลเป็นปัญหาใหญ่ในบ้านและธุรกิจ เป็นปัญหาของ [ 2 ] ขนาดใหญ่ ผู้เขียนจัดการตรรกะทางธุรกิจโดยการออกแบบโดยโซลูชั่น โดยใช้ประโยชน์จากกรอบการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ กระเป๋าเหมืองแร่ [ 2 ] ในการจัดการจัดเก็บเมฆ . หลายนวนิยายกราฟวิเคราะห์ [ 1 ] ได้ถูกเสนอเพื่อให้ได้ระดับมาตรฐานของการเก็บข้อมูลใหญ่ เทคนิคที่สำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ไอบีเอ็ม Hadoop และแผนที่ Google ลด [ 4 ] ได้ถูกพัฒนา และใช้เพื่อวัตถุประสงค์ ที่ไม่มีโครงสร้างวิเคราะห์ [ 4 ] [ 6 ] เป็นสิ่งที่สำคัญมาก มันเป็นทั้งความท้าทายและซับซ้อน แต่มันเป็นความต้องการของเวลา hbase [ 4 ] และฐานข้อมูล Apache Hadoop [ 6 ] [ 4 ] ได้ประโยชน์มากในกรณีของข้อมูลมากมาย .