Big data is something so huge and c

Big data is something so huge and complex that it is impossible for traditional systems and traditional data-warehousing tools to process and work on them. Data ( Big Data ) is generated by machines, generated by humans, and also generated by mother nature. With the growth of technologies and services, this large data is produced that can be structured, semi-structure and unstructured from the different sources. Big data neither be worked upon by using traditional SQL like queries nor can the relational database management system (RDBMS) be used for storage. So that a wide variety of scalable database tools and techniques have evolved. Hadoop, an open source distributed data processing system is one of the prominent and well know solutions. The NoSQL has gained prominence as a non-relational database with the likes of MongoDB, Dynamo DB from Apache.
The need of big data comes from The Big Companies like Google and Facebook. For the purpose of analysis of big amount of data which is in unstructured form. Such type of data is very difficult to process that contains the billions records of millions people information that includes the web social media, image, audio and so on. The paper is divided in the following sequence: Starting with the introduction, we talk about the characteristics of big data (5Vs). It is followed with a descriptive note on the various component of Big Data based on Hadoop framework. Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data sets on clusters of commodity hardware. Hadoop was developed by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลเป็นสิ่งที่ใหญ่มาก และซับซ้อนว่า มันเป็นไปไม่ได้สำหรับระบบแบบดั้งเดิมและเครื่องมือข้อมูลคลังสินค้าแบบดั้งเดิมอย่างการประมวลผล และทำงานกับ ข้อมูล (ข้อมูล) ถูกสร้างขึ้น โดยเครื่อง สร้างขึ้น โดยมนุษย์ และยัง สร้าง โดยธรรมชาติ การเจริญเติบโตของเทคโนโลยีและบริการ ผลิตข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถจัดโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และการไม่มีโครงสร้างจากแหล่งต่าง ๆ ได้ ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ทำตาม โดยใช้ SQL ดั้งเดิมเช่นแบบสอบถาม หรือระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ใช้สำหรับเก็บข้อมูล เพื่อให้มีพัฒนาเครื่องมือฐานข้อมูลขนาดและเทคนิคที่หลากหลาย Hadoop ระบบการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายมาเปิดเป็นหนึ่งโดดเด่น และรู้จักแก้ปัญหา NoSQL ได้รับความโดดเด่นเป็นฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับชอบของ MongoDB ไดนาโม DB จาก Apacheความต้องการของข้อมูลมาจากบริษัทใหญ่ Google และ Facebook เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นแบบไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่จำนวน เช่นชนิดของข้อมูลเป็นการกระบวนการที่ประกอบด้วยพันล้านระเบียนล้านคนที่มีเว็บเครือข่ายสังคม ภาพ เสียงและ ข้อมูล กระดาษจะแบ่งออกเป็นลำดับต่อไปนี้: เริ่มต้น ด้วยการแนะนำ เกี่ยวกับลักษณะของข้อมูล (5Vs) มันเป็นตาม มีหมายเหตุอธิบายส่วนประกอบต่าง ๆ ของข้อมูลตามกรอบ Hadoop Apache Hadoop เป็นกรอบซอฟต์แวร์จัดเก็บและการประมวลผลชุดข้อมูลบนกลุ่มสินค้าฮาร์ดแวร์ขนาดใหญ่มาเปิด Hadoop ถูกพัฒนาขึ้น โดย Doug ตัดและ Mike Cafarella ในปี 2005

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นบางสิ่งบางอย่างที่ใหญ่และซับซ้อนที่เป็นไปไม่ได้สำหรับระบบแบบดั้งเดิมและเครื่องมือข้อมูลคลังสินค้าแบบดั้งเดิมในการประมวลผลและทำงานกับพวกเขา ข้อมูล (ข้อมูลขนาดใหญ่) ถูกสร้างขึ้นโดยเครื่องที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์และยังสร้างขึ้นโดยธรรมชาติ กับการเติบโตของเทคโนโลยีและบริการนี้ข้อมูลขนาดใหญ่มีการผลิตที่สามารถจะมีโครงสร้างกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้รับการทำงานโดยใช้ SQL แบบดั้งเดิมเช่นคำสั่งไม่สามารถระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ถูกนำมาใช้สำหรับการจัดเก็บ เพื่อให้ความหลากหลายของเครื่องมือฐานข้อมูลที่สามารถปรับขนาดและเทคนิคที่มีการพัฒนา Hadoop, เปิดแหล่งที่มาการกระจายระบบการประมวลผลข้อมูลที่เป็นหนึ่งในที่โดดเด่นและรู้จักการแก้ปัญหา NoSQL ได้รับชื่อเสียงเป็นฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กับคนที่ชอบ MongoDB, ไดนาโม DB จาก Apache.
ต้องของข้อมูลขนาดใหญ่มาจาก บริษัท ขนาดใหญ่เช่น Google และ Facebook สำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์จำนวนมากของข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง ประเภทดังกล่าวของข้อมูลเป็นเรื่องยากมากในการประมวลผลที่มีประวัติพันล้านคนนับล้านที่มีข้อมูลเว็บสื่อสังคม, ภาพ, เสียงและอื่น ๆ กระดาษจะถูกแบ่งออกในลำดับต่อไปนี้: เริ่มต้นด้วยการแนะนำที่เราพูดคุยเกี่ยวกับลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่ (5Vs) มันตามมาด้วยหมายเหตุคำอธิบายเกี่ยวกับส่วนประกอบต่างๆของข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับกรอบ Hadoop Apache Hadoop เป็นแหล่งเปิดกรอบซอฟต์แวร์สำหรับการจัดเก็บและการประมวลผลขนาดใหญ่ของชุดข้อมูลในกลุ่มของฮาร์ดแวร์สินค้า Hadoop ได้รับการพัฒนาโดยการตัดดั๊กและไมค์ Cafarella ในปี 2005

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลใหญ่อะไรมากมายและซับซ้อน ซึ่งเป็นไปไม่ได้สำหรับระบบแบบดั้งเดิมและอุปกรณ์คลังข้อมูลดั้งเดิมเพื่อประมวลผลและทำงานกับพวกเขา ข้อมูล ( data ใหญ่ ) จะถูกสร้างขึ้น โดยเครื่องที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์ และยังสร้างขึ้นโดยธรรมชาติ กับการเจริญเติบโตของเทคโนโลยีและการบริการที่มีขนาดใหญ่นี้เป็นข้อมูลการผลิตที่สามารถจัดโครงสร้าง โครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างกึ่งจากแหล่งที่แตกต่างกัน ข้อมูลใหญ่ไม่สามารถทำงานบนโดยใช้แบบดั้งเดิมเช่นแบบสอบถาม SQL และสามารถการจัดการระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ( RDBMS ) จะใช้สำหรับการจัดเก็บ เพื่อที่หลากหลายของเครื่องมือฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่นและเทคนิคที่ได้พัฒนาขึ้น Hadoop , เปิดแหล่งที่มาของระบบการกระจายการประมวลผลข้อมูลเป็นหนึ่งในที่โดดเด่นและรู้จักแก้ไขปัญหา การ nosql ได้รับมีชื่อเสียงในฐานะที่ไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์กับชอบของ mongodb ไดนาโม DB จาก Apacheต้องใหญ่ข้อมูลมาจากบริษัทใหญ่ๆ เช่น Google และ Facebook สำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ปริมาณขนาดใหญ่ของข้อมูลซึ่งอยู่ในรูปแบบใหม่ เช่นชนิดของข้อมูลเป็นเรื่องยากที่จะดำเนินการที่ประกอบด้วยหลายล้านคนบันทึกข้อมูลที่มีเว็บสื่อสังคม , ภาพ , เสียงและ กระดาษแบ่งในลำดับต่อไปนี้ : เริ่มต้นด้วยการแนะนำ เราพูดคุยเกี่ยวกับคุณลักษณะของข้อมูลใหญ่ ( 5vs ) มันจะตามด้วยข้อความที่พรรณนาในส่วนประกอบต่างๆ ของใหญ่โดยใช้ Hadoop กรอบ Apache Hadoop เป็นแหล่งเปิดกรอบซอฟต์แวร์สำหรับการจัดเก็บและการประมวลผลขนาดใหญ่ของชุดข้อมูลในกลุ่มของอุปกรณ์ชุด ถูกพัฒนาขึ้นโดย Doug Hadoop ตัดและไมค์ cafarella ในปี 2005