The challenge, however, lies in how

The challenge, however, lies in how to quickly analyse increasing volume of data (often
loosely structured). Big data usually refers to very large data sets in the pretabyte and exabyte
range, i.e. billions to trillions of information from different resources. Traditional DSSs would
often not be capable of managing and analysing those nontraditional data. One of the
resolutions industries are taking up is to use Hadoop, an open source software framework for
working with various big data sets. It breaks a big data set into smaller clusters , processing
them distributedly, and then combines the results into a smaller data set that is easier to
analyse (further information can be obtained via http://www-
01.ibm.com/software/data/infosphere/hadoop/).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความท้าทาย แต่อยู่ในวิธีการอย่างรวดเร็ววิเคราะห์ปริมาณที่เพิ่มขึ้นของข้อมูล (มักจะ
มีโครงสร้างหลวม) ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากใน pretabyte และ Exabyte
ช่วงพันล้านเช่นเพื่อล้านล้านข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน DSSs แผนจะ
มักจะไม่เป็นความสามารถในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นในรูปแบบใหม่ หนึ่งใน
มติอุตสาหกรรมมีการขึ้นคือการใช้ Hadoop, กรอบแหล่งซอฟแวร์เปิดให้บริการสำหรับ
การทำงานร่วมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต่างๆ จะแบ่งข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งอยู่ในกลุ่มที่มีขนาดเล็ก, การประมวลผล
ให้พวกเขา distributedly แล้วรวมผลลงในชุดข้อมูลขนาดเล็กที่จะง่ายต่อการ
วิเคราะห์ (ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถหาได้ผ่านทาง http: // www-
01.ibm.com/software/ ข้อมูล / InfoSphere / Hadoop /)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทาย แต่อยู่ที่วิธีการได้อย่างรวดเร็ววิเคราะห์เพิ่มปริมาณของข้อมูล ( มัก
โครงสร้างอย่างหลวม ๆ ) ข้อมูลใหญ่มักจะหมายถึงชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก และใน pretabyte โกกุลไฟว์
ช่วง เช่นพันล้านเพื่อ trillions ของข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน dsss แบบดั้งเดิมจะ
มักจะไม่สามารถจัดการและวิเคราะห์ผู้ทีข้อมูล หนึ่งของ
มติอุตสาหกรรมขึ้นเพื่อใช้ Hadoop , ซอฟแวร์ที่มาเปิดกรอบ
ทำงานกับขนาดใหญ่ต่าง ๆข้อมูลชุด แบ่งชุดข้อมูลเป็นกระจุกใหญ่เล็ก , การประมวลผล
พวกเขา distributedly แล้วรวมผลลัพธ์ลงในชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ง่ายขึ้น

วิเคราะห์ ( ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถได้รับผ่านทาง http : / / www -
01 . IBM . com / ซอฟต์แวร์ / data / นโฟสเพียร์ / Hadoop / )