lies on cost effectiveness and how

lies on cost effectiveness and how timely only relevant video data can be analyzed, stored and then retrieved for use. IBM’s Hadoop and Google’s MapReduce have proved to be very flexible and efficient contributors for big data. The problem however is to efficiently store video data without enough information about clusters or type of groups the data can fall into. Since millions of videos are uploaded every second.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งอยู่บนความคุ้มค่าและวิธีทันเวลาข้อมูลวิดีโอเฉพาะที่เกี่ยวข้องสามารถวิเคราะห์ จัดเก็บ และจากนั้น เรียกใช้ ของ IBM Hadoop และ MapReduce ของ Google ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็น ผู้สนับสนุนอย่างยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นปัญหาอย่างไรก็ตามจะมีประสิทธิภาพเก็บข้อมูลวิดีโอโดยไม่มีข้อมูลเพียงพอเกี่ยวกับกลุ่ม หรือประเภทของกลุ่มข้อมูลสามารถอยู่ในใน เนื่องจากวิดีโอนับล้านจะถูกอัพโหลดทุกวินาที

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งอยู่บนลดค่าใช้จ่ายและวิธีการในเวลาที่เหมาะสมวิดีโอที่เกี่ยวข้องเฉพาะข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ได้เก็บไว้แล้วดึงมาสำหรับการใช้งาน ของไอบีเอ็มและ Hadoop MapReduce ของ Google ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นผู้ร่วมให้ความยืดหยุ่นมากและมีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ปัญหาคือการได้อย่างมีประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูลวิดีโอโดยไม่มีข้อมูลที่เพียงพอเกี่ยวกับกลุ่มหรือประเภทของกลุ่มข้อมูลที่สามารถตกอยู่ใน ตั้งแต่ล้านของวิดีโอจะถูกอัปโหลดทุกวินาที

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อยู่ในต้นทุนประสิทธิผลและทันเวลาที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ข้อมูลวิดีโอที่สามารถวิเคราะห์ จัดเก็บ และเรียกใช้ ไอบีเอ็ม Hadoop และ Google mapreduce ได้พิสูจน์ให้มีความยืดหยุ่นมากและมีประสิทธิภาพผู้สนับสนุนข้อมูลใหญ่ ปัญหา แต่สามารถเก็บข้อมูลวิดีโอ โดยไม่มีข้อมูลที่เพียงพอเกี่ยวกับกลุ่มหรือประเภทของกลุ่มข้อมูลที่สามารถล้มลง ตั้งแต่ล้านวิดีโอ อัปโหลดทุกวินาที