Abstract— The paradigm of processin

Abstract— The paradigm of processing huge datasets has been
shifted from centralized architecture to distributed architecture.
As the enterprises faced issues of gathering large chunks of data
they found that the data cannot be processed using any of the
existing centralized architecture solutions. Apart from time
constraints, the enterprises faced issues of efficiency,
performance and elevated infrastructure cost with the data
processing in the centralized environment.
With the help of distributed architecture these large
organizations were able to overcome the problems of extracting
relevant information from a huge data dump. One of the best
open source tools used in the market to harness the distributed
architecture in order to solve the data processing problems is
Apache Hadoop. Using Apache Hadoop’s various components
such as data clusters, map-reduce algorithms and distributed
processing, we will resolve various location-based complex data
problems and provide the relevant information back into the
system, thereby increasing the user experience.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมคือกระบวนทัศน์ของ datasets ขนาดใหญ่การประมวลผลแล้ว
ตกจากส่วนกลางสถาปัตยกรรมสถาปัตยกรรมแบบกระจาย
เป็นวิสาหกิจที่ประสบปัญหาของการรวบรวมข้อมูลก้อนใหญ่
พวกเขาพบว่า ข้อมูลไม่สามารถประมวลผลโดยใช้ใด
อยู่ส่วนกลางโซลูชันสถาปัตยกรรม นอกจากเวลา
จำกัด องค์กรต้องเผชิญกับปัญหาของประสิทธิภาพ,
ประสิทธิภาพและต้นทุนการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
ประมวลผลในสภาพแวดล้อมส่วนกลาง
ด้วยความช่วยเหลือของสถาปัตยกรรมแบบกระจายนี้ใหญ่
องค์กรก็สามารถเอาชนะปัญหาของการตัด
จากการถ่ายโอนข้อมูลขนาดใหญ่ ราคา
เปิดแหล่งเครื่องมือที่ใช้ในตลาดเทียมที่กระจาย
เป็นสถาปัตยกรรมการประมวลผลข้อมูลปัญหา
อย่างไร Hadoop Apache ใช้คอมโพเนนต์ต่าง ๆ ของ Apache อย่างไร Hadoop
เช่นคลัสเตอร์ข้อมูล แผนที่ลดอัลกอริทึม และกระจาย
ประมวลผล เราจะแก้ตามสถานต่าง ๆ ข้อมูลซับซ้อน
ปัญหา และให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้
ระบบ เพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อกระบวนทัศน์ของการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการ
เปลี่ยนจากสถาปัตยกรรมศูนย์กลางการกระจายสถาปัตยกรรม
ในฐานะที่เป็นผู้ประกอบการต้องเผชิญกับปัญหาของการรวบรวมชิ้นใหญ่ของข้อมูล
ที่พวกเขาพบว่าข้อมูลที่ไม่สามารถดำเนินการใช้ใด ๆ ของ
ที่มีอยู่แก้ปัญหาสถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์ นอกเหนือจากเวลาที่
จำกัด ผู้ประกอบการต้องเผชิญกับเรื่องของประสิทธิภาพ
การทำงานและค่าใช้จ่ายในโครงสร้างพื้นฐานที่สูงขึ้นกับข้อมูล
ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบรวมศูนย์
ด้วยความช่วยเหลือของสถาปัตยกรรมกระจายขนาดใหญ่เหล่านี้
องค์กรมีความสามารถที่จะเอาชนะปัญหาในการสกัด
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการถ่ายโอนข้อมูลขนาดใหญ่ . หนึ่งในดีที่สุด
เครื่องมือมาเปิดใช้ในตลาดในการควบคุมการกระจาย
สถาปัตยกรรมเพื่อแก้ปัญหาการประมวลผลข้อมูลเป็น
Apache Hadoop โดยใช้ส่วนประกอบต่างๆ Apache Hadoop ของ
เช่นกลุ่มข้อมูลแผนที่ลดขั้นตอนวิธีและการกระจาย
การประมวลผลที่เราจะแก้ตามพื้นที่ข้อมูลที่ซับซ้อนต่างๆ
ปัญหาและให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกลับเข้ามาใน
ระบบจึงช่วยเพิ่มประสบการณ์การใช้งาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม - กระบวนทัศน์ของการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ถูก
เปลี่ยนจากส่วนกลางสถาปัตยกรรมสถาปัตยกรรมแบบกระจาย
เป็นรัฐวิสาหกิจประสบปัญหาของการชุมนุมใหญ่ chunks ของข้อมูล
พวกเขาพบว่าข้อมูลที่ไม่สามารถประมวลผลการใช้ใด ๆของ
ที่มีอยู่ส่วนกลางสถาปัตยกรรมโซลูชั่น นอกเหนือจากข้อจำกัดด้านเวลา
, องค์กรเผชิญปัญหาประสิทธิภาพ
งานโครงสร้างพื้นฐานและยกระดับราคากับข้อมูล
การประมวลผลในส่วนกลาง สภาพแวดล้อม
ด้วยความช่วยเหลือของสถาปัตยกรรมการกระจายองค์กรขนาดใหญ่
เหล่านี้ก็สามารถที่จะเอาชนะปัญหาของการถ่ายโอนข้อมูล
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากขนาดใหญ่ หนึ่งในดีที่สุด
เปิดแหล่งที่มาของเครื่องมือที่ใช้ในตลาดเพื่อควบคุมการกระจาย
สถาปัตยกรรมเพื่อแก้ไขปัญหาของการประมวลผลข้อมูล คือ
Apache Hadoop . ด้วย Apache Hadoop ส่วนประกอบต่าง ๆเช่น กลุ่มข้อมูล

, แผนที่ลดขั้นตอนวิธีและการประมวลผลแบบกระจาย เราจะแก้ปัญหาต่าง ๆที่ใช้ข้อมูล
ปัญหาและให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกลับไป
ระบบจึงช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้