It concludes that volume is the mos

It concludes that volume is the most tackled aspect and many works leverage Hadoop MapReduce to deal with volume
[21,40,41,22]. More and more, unlike velocity, web and social media informality and uncertainty are addressed by scientists.
We see that uncertainty can be handled manually (Ripple Down Rules [44]) or automatically (identification and/orisolation of inconsistencies [88]). About velocity, gazetteers and knowledge bases must be continually updated [88,45] and data processed periodically [43,42].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ก็สรุปว่า เสียงด้านสุด tackled และจำนวนมากใช้ Hadoop MapReduce กับไดรฟ์ข้อมูล[21,40,41,22] มากขึ้นและมากขึ้น ซึ่งแตกต่างจากความเร็ว เว็บ และระบุ informality สังคมและความไม่แน่นอน โดยนักวิทยาศาสตร์เราเห็นว่า ความไม่แน่นอนสามารถจัดการด้วยตนเอง (กระเพื่อมลงกฎ [44]) หรือโดยอัตโนมัติ (รหัส และ / orisolation ของความไม่สอดคล้อง [88]) เกี่ยวกับความเร็ว gazetteers และฐานความรู้ต้องปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง [88,45] และข้อมูลที่ประมวลผลเป็นระยะ ๆ [43,42]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันสรุปว่าปริมาณเป็นความท้าทายที่มากที่สุดและผลงานด้านการใช้ประโยชน์จากหลาย Hadoop MapReduce ที่จะจัดการกับปริมาณ
[21,40,41,22] มากขึ้นและแตกต่างจากความเร็วเว็บและสื่อสังคมเป็นกันเองและความไม่แน่นอนได้รับการแก้ไขโดยนักวิทยาศาสตร์.
เราจะเห็นว่ามีความไม่แน่นอนสามารถจัดการได้ด้วยตนเอง (ระลอกระเบียบ [44]) หรือโดยอัตโนมัติ (บัตรประจำตัวและ / orisolation ไม่สอดคล้องกัน [88]) เกี่ยวกับความเร็ว Gazetteers และฐานความรู้ที่ต้องได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง [88,45] และการประมวลผลข้อมูลเป็นระยะ ๆ [43,42]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พบว่าปริมาณมากที่สุดด้วย และผลงานจากหลายด้าน mapreduce Hadoop ที่จะจัดการกับปริมาณ[ 21,40,41,22 ] มากขึ้น ซึ่งแตกต่างจากความเร็วเว็บและความเป็นกันเองและความไม่แน่นอนของสื่อทางสังคมเป็น addressed โดยนักวิทยาศาสตร์เราเห็นความไม่แน่นอนนั้นสามารถจัดการได้ด้วยตนเอง ( กระเพื่อมลงกฎ [ 44 ] ) หรือโดยอัตโนมัติระบุและ / orisolation ของความไม่สอดคล้องกัน [ 88 ] ) เกี่ยวกับความเร็วอักขรานุกรมภูมิศาสตร์และฐานความรู้ ต้องมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง 88,45 [ ] และประมวลผลข้อมูลได้เป็นระยะ ๆ [ 43,42 ]