Bu yeni bir şey var:
Bu büyük veri bugünkü çağda bir konu olduğunu inkar edilemez. Ama hala kavramdan çalıştırma kaydırmak için mücadele işletmeler vardır. Diyelim bir işletme sahibi olarak, sorunlar hala aynı bu şekilde, koydum. Ne değişti çözüm, çünkü sadece bu tür verileri çok değerli iş anlayışını sağlamak için potansiyeli daha iyi ve daha hızlı bir şekilde iş sorularınıza yanıt verir. Maddenin yeni bir keşif değil gerçektir. İşletmeler ve işletmeler çok büyük miktarda bilgi yıllardır ile çalışıyorum. Bize bu bilgileri anlamaya izin verir sadece yeni analytics şeydir. Analytics arama veya büyük miktarda bilgi türleri metin dizeleri, ses ve film dosyalarını, belgeler, Resimler, coğrafi konum veri ve belgeleri kapsamaktadır yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere çeşitli analitik teknikler uygulamaya konudur.
Sadece büyük vukuf öyle:
Kantitatif analiz nerede bilgi terabayt gelir Müşteri hareketleri, sosyal medya, iş istatistikleri ve fotoğraf eklerse her kuruluş için önemli bir rol oynar. Ancak, büyük veri kümeleri bu tür tanımı birim petabayt uzanır. Birime ilk öğe, diğer iki önemli unsur çeşitli ve hız bilgileri olabilir. Verileri çeşitli bilgi türlerini ve daha iyice yönetilen veya analiz dosya türlerini gösterir ve hız ne kadar hızlı verileri gerçek zamanlı olarak alınabilir anlamına gelir. Geleneksel teknolojiler ve ilişkisel veritabanları bu tür bilgiler için uygun değildir ve ne kadar büyük veri resimde geliyor.
Bu sadece Hadoop gösterir:
Hadoop büyük veri ile eş anlamlı hale gelmiştir. Hadoop Java ile yazılmış bir Apache açık kaynak yazılım büyük miktarda veri kümeleri ile çalışma sağlar dil programlama çerçevesidir. Bu makinelerin binlerce tek bir sunucudan büyütmek için tasarlanmıştır. Büyük veri bir anlamda Hadoop eşit bilgilerin çoğu olaylar gibi kaynaklardan veri bu tür gelir akışları, sosyal medya vb hangi bir teknoloji veya ürün Hadoop gibi karşılandığını zorluklar şeklinde.
Bu yalnızca yapılandırılmamış verileri gösterir:
Yapılandırılmamış veriler farklı form vardır. Onun'değil yapılandırılmamış biz bir modeli veri uygun değil çünkü ama sonra bile bu modele uygun yardımcı olmayacaktır. Yapılandırılmamış veriler veritabanında değil bilgileri açıklamak için genel bir etikettir. Bu metin veya un-textual ses ve video dosyalarını, resim dosyaları, e-posta iletileri, form verilerini, metin-dizeleri, sosyal medya akışı ve benzerleri dahil olabilir.