Методы обработки больших объемов данных на основе модели распределенных вычислений MapReduce и Percona server - сборкой MySQL, изначально предназначенной и оптимизированной для работы с большими данными. Преимущества данного программного обеспечения.
При низкой оригинальности работы "Способы хранения и обработки большого объема данных с использованием MapReduce и Percona Server", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Статья на тему: Способы хранения и обработки большого объема данных с использованием MAPREDUCE и Percona ServerРабота с большими данными подразумевает работу с информацией огромного объема и содержания, быстро обновляемой, находящейся в разных источниках. Percona server - сборкой MYSQL изначально предназначенной и оптимизированной для работы с большими данными. Под большими данными (Big data) в информационных технологиях понимается серия подходов, а также инструментов и методов, обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов для получения из них воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети. В качестве основных характеристик при работе с большими данными отмечают “три V”: объем (volume), скорость (Velocity, скорость прироста, скорость обработки и получения результатов), многообразие (Variety, возможность одновременной обработки различных типов данных). Подробнее остановимся на двух наиболее распространенных решениях: модель распределенных вычислений MAPREDUCE и Percona server - сборкой MYSQL изначально предназначенной и оптимизированной для работы с большими данными.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
