బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్: బిగ్ డేటా గురించి మీరు తెలుసుకోవలసినది!

బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్

పెద్ద డేటా, మీరు ఈ పదాన్ని ఇంతకు ముందు వినలేదా? నేను మీకు ఖచ్చితంగా ఉన్నాను. గత 4 నుండి 5 సంవత్సరాలలో, ప్రతి ఒక్కరూ బిగ్ డేటా గురించి మాట్లాడుతున్నారు. ఈ బిగ్ డేటా ఖచ్చితంగా ఏమిటో మీకు నిజంగా తెలుసా, ఇది మన జీవితాలపై ఎలా ప్రభావం చూపుతోంది & సంస్థలు నిపుణుల కోసం ఎందుకు వేటాడుతున్నాయి ? ఈ బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లో, బిగ్ డేటా గురించి పూర్తి అవగాహన ఇస్తాను.

ఈ బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లో నేను కవర్ చేయబోయే విషయాలు క్రింద ఉన్నాయి:

• పెద్ద డేటా కథ
• బిగ్ డేటా డ్రైవింగ్ కారకాలు
• బిగ్ డేటా అంటే ఏమిటి?
• పెద్ద డేటా లక్షణాలు
• పెద్ద డేటా రకాలు
• పెద్ద డేటా యొక్క ఉదాహరణలు
• బిగ్ డేటా యొక్క అనువర్తనాలు
• పెద్ద డేటాతో సవాళ్లు

ఈ బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌ను చిన్న కథతో ప్రారంభిస్తాను.

పెద్ద డేటా కథ

పురాతన రోజుల్లో, ప్రజలు ఒక గ్రామం నుండి మరొక గ్రామానికి గుర్రపు బండిపై ప్రయాణించేవారు, కాని సమయం గడిచేకొద్దీ గ్రామాలు పట్టణాలుగా మారాయి మరియు ప్రజలు విస్తరించారు. ఒక పట్టణం నుండి మరొక పట్టణానికి ప్రయాణించే దూరం కూడా పెరిగింది. కాబట్టి, సామానుతో పాటు పట్టణాల మధ్య ప్రయాణించడం సమస్యగా మారింది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, నీలం నుండి, ఒక స్మార్ట్ ఫెల్లా సూచించింది, మేము ఒక గుర్రాన్ని వధువు మరియు తినిపించాలి. నేను ఈ పరిష్కారాన్ని చూసినప్పుడు, అది అంత చెడ్డది కాదు, కానీ గుర్రం ఏనుగుగా మారగలదని మీరు అనుకుంటున్నారా? నేను అలా అనుకోను. మరొక స్మార్ట్ వ్యక్తి మాట్లాడుతూ, 1 గుర్రం బండిని లాగడానికి బదులుగా, ఒకే బండిని లాగడానికి 4 గుర్రాలు కలిగి ఉండండి. ఈ పరిష్కారం గురించి మీరు ఏమనుకుంటున్నారు? ఇది అద్భుతమైన పరిష్కారం అని నేను అనుకుంటున్నాను. ఇప్పుడు, ప్రజలు తక్కువ సమయంలో ఎక్కువ దూరం ప్రయాణించవచ్చు మరియు ఎక్కువ సామాను కూడా తీసుకెళ్లవచ్చు.

ఇదే భావన బిగ్ డేటాలో వర్తిస్తుంది. బిగ్ డేటా చెప్పింది, ఈ రోజు వరకు, మా సర్వర్లలో డేటాను నిల్వ చేయడంలో మేము బాగానే ఉన్నాము ఎందుకంటే డేటా యొక్క వాల్యూమ్ చాలా పరిమితం, మరియు ఈ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి సమయం కూడా సరే. కానీ ఇప్పుడు ఈ ప్రస్తుత సాంకేతిక ప్రపంచంలో, డేటా చాలా వేగంగా పెరుగుతోంది మరియు ప్రజలు డేటాపై చాలా సార్లు ఆధారపడుతున్నారు. డేటా పెరుగుతున్న వేగం, డేటాను ఏ సర్వర్‌లోనైనా నిల్వ చేయడం అసాధ్యం అవుతుంది.

బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లోని ఈ బ్లాగ్ ద్వారా, సాంప్రదాయ వ్యవస్థలు నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి విఫలమవుతున్న బిగ్ డేటా యొక్క మూలాలను అన్వేషిద్దాం.

బిగ్ డేటా డ్రైవింగ్ కారకాలు

అనేక కారణాల వల్ల గ్రహం భూమిపై డేటా పరిమాణం విపరీతంగా పెరుగుతోంది. వివిధ వనరులు మరియు మా రోజువారీ కార్యకలాపాలు చాలా డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. వెబ్ ఆవిష్కరణతో, ప్రపంచం మొత్తం ఆన్‌లైన్‌లోకి వెళ్లింది, మనం చేసే ప్రతి పని డిజిటల్ జాడను వదిలివేస్తుంది. స్మార్ట్ వస్తువులు ఆన్‌లైన్‌లోకి వెళ్లడంతో, డేటా వృద్ధి రేటు వేగంగా పెరిగింది. సోషల్ మీడియా సైట్లు, సెన్సార్ నెట్‌వర్క్‌లు, డిజిటల్ ఇమేజెస్ / వీడియోలు, సెల్ ఫోన్లు, కొనుగోలు లావాదేవీ రికార్డులు, వెబ్ లాగ్‌లు, మెడికల్ రికార్డులు, ఆర్కైవ్‌లు, సైనిక నిఘా, కామర్స్, సంక్లిష్ట శాస్త్రీయ పరిశోధన మరియు బిగ్ డేటా యొక్క ప్రధాన వనరులు. ఈ సమాచారం మొత్తం క్విన్టిలియన్ బైట్ల డేటా. 2020 నాటికి, డేటా వాల్యూమ్‌లు 40 జెట్టాబైట్ల చుట్టూ ఉంటాయి, ఇది గ్రహం మీద ప్రతి ధాన్యం ఇసుకను డెబ్బై-ఐదుతో గుణించటానికి సమానం.

బిగ్ డేటా అంటే ఏమిటి?

బిగ్ డేటా అనేది పెద్ద మరియు సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్ల సేకరణకు ఉపయోగించే పదం, ఇది అందుబాటులో ఉన్న డేటాబేస్ నిర్వహణ సాధనాలు లేదా సాంప్రదాయ డేటా ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాలను ఉపయోగించి నిల్వ చేయడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం కష్టం. ఈ డేటాను సంగ్రహించడం, క్యూరేట్ చేయడం, నిల్వ చేయడం, శోధించడం, భాగస్వామ్యం చేయడం, బదిలీ చేయడం, విశ్లేషించడం మరియు విజువలైజేషన్ వంటివి సవాలులో ఉన్నాయి.

పెద్ద డేటా లక్షణాలు

బిగ్ డేటాను నిర్వచించే ఐదు లక్షణాలు: వాల్యూమ్, వెలాసిటీ, వెరైటీ, వెరాసిటీ మరియు వాల్యూ.

1. VOLUME

   వాల్యూమ్ అనేది ‘డేటా మొత్తాన్ని’ సూచిస్తుంది, ఇది రోజురోజుకు చాలా వేగంగా పెరుగుతోంది. సోషల్ మీడియాలో మానవులు, యంత్రాలు మరియు వాటి పరస్పర చర్యల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా పరిమాణం చాలా పెద్దది. 2020 నాటికి 40 జెట్టాబైట్లు (40,000 ఎక్సాబైట్లు) ఉత్పత్తి అవుతాయని పరిశోధకులు అంచనా వేశారు, ఇది 2005 నుండి 300 రెట్లు పెరుగుదల.

2. వేగం

   వేగం ప్రతిరోజూ వేర్వేరు వనరులు డేటాను ఉత్పత్తి చేసే వేగంతో నిర్వచించబడతాయి. డేటా యొక్క ఈ ప్రవాహం భారీ మరియు నిరంతరాయంగా ఉంటుంది. మొబైల్‌లో ప్రస్తుతం 1.03 బిలియన్ డైలీ యాక్టివ్ యూజర్లు (ఫేస్‌బుక్ డిఎయు) ఉన్నారు, ఇది సంవత్సరానికి 22% పెరుగుదల. సోషల్ మీడియాలో వినియోగదారుల సంఖ్య ఎంత వేగంగా పెరుగుతోందో మరియు రోజువారీ డేటా ఎంత వేగంగా ఉత్పత్తి అవుతుందో ఇది చూపిస్తుంది. మీరు వేగాన్ని నిర్వహించగలిగితే, మీరు అంతర్దృష్టులను రూపొందించగలరు మరియు నిజ-సమయ డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.

3. వైవిధ్యం

   బిగ్ డేటాకు దోహదం చేస్తున్న అనేక వనరులు ఉన్నందున, అవి ఉత్పత్తి చేసే డేటా రకం భిన్నంగా ఉంటుంది. ఇది నిర్మాణాత్మకంగా, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ లేదా స్ట్రక్చర్డ్ గా ఉంటుంది. అందువల్ల, ప్రతిరోజూ రకరకాల డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది. ఇంతకుముందు, మేము ఎక్సెల్ మరియు డేటాబేస్ల నుండి డేటాను పొందాము, ఇప్పుడు డేటా క్రింద ఉన్న చిత్రంలో చూపిన విధంగా చిత్రాలు, ఆడియోలు, వీడియోలు, సెన్సార్ డేటా మొదలైన రూపంలో వస్తోంది. అందువల్ల, ఈ రకమైన నిర్మాణాత్మక డేటా డేటాను సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం, మైనింగ్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడంలో సమస్యలను సృష్టిస్తుంది.

4. ధృవీకరణ

   డేటా అస్థిరత మరియు అసంపూర్ణత కారణంగా లభించే డేటా యొక్క సందేహం లేదా అనిశ్చితితో వెరాసిటీ సూచిస్తుంది. దిగువ చిత్రంలో, పట్టికలో కొన్ని విలువలు లేవని మీరు చూడవచ్చు. అలాగే, కొన్ని విలువలు అంగీకరించడం కష్టం, ఉదాహరణకు - 3 వ వరుసలో 15000 కనీస విలువ, అది సాధ్యం కాదు. ఈ అస్థిరత మరియు అసంపూర్ణత వెరాసిటీ.
   అందుబాటులో ఉన్న డేటా కొన్నిసార్లు గందరగోళంగా ఉంటుంది మరియు విశ్వసించడం కష్టం. అనేక రకాల పెద్ద డేటాతో, హ్యాష్‌ట్యాగ్‌లు, సంక్షిప్తాలు, అక్షరదోషాలు మరియు సంభాషణ ప్రసంగాలతో ట్విట్టర్ పోస్ట్‌ల వలె నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నియంత్రించడం కష్టం. డేటాలో నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వం లేకపోవటానికి వాల్యూమ్ తరచుగా కారణం.

   • డేటా యొక్క అనిశ్చితి కారణంగా, 3 మంది వ్యాపార నాయకులలో ఒకరు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వారు ఉపయోగించే సమాచారాన్ని విశ్వసించరు.
   • ఒక సర్వేలో 27% మంది ప్రతివాదులు తమ డేటా ఎంతవరకు సరికాదని తెలియదు.
   • పేలవమైన డేటా నాణ్యత US ఆర్థిక వ్యవస్థకు సంవత్సరానికి 1 3.1 ట్రిలియన్లు ఖర్చు అవుతుంది.
     

5. విలువ

   వాల్యూమ్, వెలాసిటీ, వెరైటీ మరియు వెరాసిటీ గురించి చర్చించిన తరువాత, బిగ్ డేటాను చూసేటప్పుడు మరొక V ను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి, అంటే విలువ. పెద్దదానికి ప్రాప్యత కలిగి ఉండటం మంచిది మరియు మంచిదిసమాచారంకానీమనం దానిని విలువగా మార్చగలిగితే అది పనికిరానిది. దాన్ని విలువగా మార్చడం ద్వారా, పెద్ద డేటాను విశ్లేషించే సంస్థల ప్రయోజనాలకు ఇది జోడిస్తుందా? బిగ్ డేటాపై సంస్థ అధిక ROI (రిటర్న్ ఆన్ ఇన్వెస్ట్‌మెంట్) సాధిస్తుందా? ఇది బిగ్ డేటాలో పనిచేయడం ద్వారా వారి లాభాలను పెంచుతుంది తప్ప, అది పనికిరానిది.

బిగ్ డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి ఈ క్రింది మా బిగ్ డేటా వీడియో ద్వారా వెళ్ళండి:

బిగినర్స్ కోసం బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్ | పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి | ఎడురేకా

వెరైటీలో చర్చించినట్లుగా, ప్రతిరోజూ వివిధ రకాల డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది. కాబట్టి, ఇప్పుడు డేటా రకాలను అర్థం చేసుకుందాం:

పెద్ద డేటా రకాలు

పెద్ద డేటా మూడు రకాలు కావచ్చు:

• నిర్మాణాత్మకంగా
• సెమీ స్ట్రక్చర్డ్
• నిర్మాణాత్మకమైనది

1. నిర్మాణాత్మకంగా

   స్థిర ఆకృతిలో నిల్వ చేసి ప్రాసెస్ చేయగల డేటాను స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అంటారు. రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్ (RDBMS) లో నిల్వ చేయబడిన డేటా ‘స్ట్రక్చర్డ్’ డేటాకు ఒక ఉదాహరణ. స్థిర స్కీమా ఉన్నందున నిర్మాణాత్మక డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం సులభం. అటువంటి రకమైన డేటాను నిర్వహించడానికి స్ట్రక్చర్డ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్ (SQL) తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది.

2. సెమీ స్ట్రక్చర్డ్

   సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అనేది డేటా మోడల్ యొక్క అధికారిక నిర్మాణాన్ని కలిగి లేని ఒక రకమైన డేటా, అనగా రిలేషనల్ DBMS లో టేబుల్ డెఫినిషన్, అయితే ఇది ట్యాగ్‌లు మరియు ఇతర గుర్తులను వంటి కొన్ని సంస్థాగత లక్షణాలను కలిగి ఉంది, ఇది అర్థ అంశాలను వేరు చేయడానికి సులభం చేస్తుంది విశ్లేషించడానికి. XML ఫైల్స్ లేదా JSON పత్రాలు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటాకు ఉదాహరణలు.

3. నిర్మాణాత్మకమైనది

   తెలియని రూపాన్ని కలిగి ఉన్న మరియు RDBMS లో నిల్వ చేయలేని డేటాను మరియు నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలోకి మార్చకపోతే విశ్లేషించలేము, దీనిని నిర్మాణాత్మక డేటా అంటారు. టెక్స్ట్ ఫైల్స్ మరియు చిత్రాలు, ఆడియోలు, వీడియోలు వంటి మల్టీమీడియా విషయాలు నిర్మాణాత్మక డేటాకు ఉదాహరణ. నిర్మాణాత్మక డేటా ఇతరులకన్నా వేగంగా పెరుగుతోంది, నిపుణులు ఒక సంస్థలోని 80 శాతం డేటా నిర్మాణాత్మకంగా లేదని చెప్పారు.

ఇప్పటి వరకు, నేను బిగ్ డేటా పరిచయాన్ని కవర్ చేసాను. ఇంకా, ఈ బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్ బిగ్ డేటాలోని ఉదాహరణలు, అనువర్తనాలు మరియు సవాళ్ళ గురించి మాట్లాడుతుంది.

పెద్ద డేటా యొక్క ఉదాహరణలు

రోజువారీ మేము మిలియన్ల బైట్ల డేటాను అప్‌లోడ్ చేస్తాము. ప్రపంచంలోని 90% డేటా గత రెండేళ్లలో సృష్టించబడింది.

• వాల్మార్ట్ కంటే ఎక్కువ నిర్వహిస్తుంది 1 మిలియన్ ప్రతి గంటకు కస్టమర్ లావాదేవీలు.
• ఫేస్బుక్ స్టోర్లు, యాక్సెస్ మరియు విశ్లేషణలు 30+ పెటాబైట్స్ వినియోగదారు సృష్టించిన డేటా.
• 230+ మిలియన్లు ప్రతి రోజు ట్వీట్లు సృష్టించబడతాయి.
• మించి 5 బిలియన్ ప్రజలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా మొబైల్ ఫోన్లలో కాల్ చేయడం, టెక్స్టింగ్ చేయడం, ట్వీట్ చేయడం మరియు బ్రౌజ్ చేస్తున్నారు.
• యూట్యూబ్ యూజర్లు అప్‌లోడ్ చేస్తారు 48 గంటలు రోజుకు ప్రతి నిమిషం కొత్త వీడియో.
• అమెజాన్ నిర్వహిస్తుంది 15 మిలియన్లు ఉత్పత్తులను సిఫారసు చేయడానికి కస్టమర్ క్లిక్ స్ట్రీమ్ యూజర్ డేటా.
• 294 బిలియన్లు ప్రతి రోజు ఇమెయిల్‌లు పంపబడతాయి. స్పామ్‌లను కనుగొనడానికి సేవలు ఈ డేటాను విశ్లేషిస్తాయి.
• ఆధునిక కార్లు దగ్గరగా ఉన్నాయి 100 సెన్సార్లు ఇది ఇంధన స్థాయి, టైర్ ప్రెజర్ మొదలైన వాటిని పర్యవేక్షిస్తుంది, ప్రతి వాహనం చాలా సెన్సార్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

బిగ్ డేటా యొక్క అనువర్తనాలు

బిగ్ డేటా అనువర్తనాల ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతున్న వ్యక్తుల గురించి, వ్యక్తుల గురించి మాట్లాడకుండా మేము డేటా గురించి మాట్లాడలేము. నేడు దాదాపు అన్ని పరిశ్రమలు బిగ్ డేటా అనువర్తనాలను ఒకటి లేదా మరొక విధంగా ప్రభావితం చేస్తున్నాయి.

• స్మార్ట్ హెల్త్‌కేర్ : రోగి యొక్క డేటా యొక్క పెటాబైట్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, సంస్థ అర్ధవంతమైన సమాచారాన్ని సంగ్రహించి, ఆపై రోగి యొక్క క్షీణిస్తున్న పరిస్థితిని ముందుగానే can హించగల అనువర్తనాలను రూపొందించగలదు.

• టెలికాం : టెలికాం రంగాలు సమాచారాన్ని సేకరిస్తాయి, విశ్లేషిస్తాయి మరియు వివిధ సమస్యలకు పరిష్కారాలను అందిస్తాయి. బిగ్ డేటా అనువర్తనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, టెలికాం కంపెనీలు డేటా ప్యాకెట్ నష్టాన్ని గణనీయంగా తగ్గించగలిగాయి, ఇది నెట్‌వర్క్‌లు ఓవర్‌లోడ్ అయినప్పుడు సంభవిస్తుంది మరియు తద్వారా వారి వినియోగదారులకు అతుకులు కనెక్షన్‌ను అందిస్తుంది.

• రిటైల్ : రిటైల్ కొన్ని కఠినమైన మార్జిన్‌లను కలిగి ఉంది మరియు పెద్ద డేటా యొక్క గొప్ప లబ్ధిదారులలో ఒకరు. రిటైల్ రంగంలో పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం యొక్క అందం వినియోగదారుల ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం. అమెజాన్ యొక్క సిఫార్సు ఇంజిన్ వినియోగదారు యొక్క బ్రౌజింగ్ చరిత్ర ఆధారంగా సూచనను అందిస్తుంది.

• ట్రాఫిక్ నియంత్రణ : ట్రాఫిక్ రద్దీ ప్రపంచవ్యాప్తంగా చాలా నగరాలకు పెద్ద సవాలు. నగరాలు ఎక్కువ జనసాంద్రతతో మారడంతో డేటా మరియు సెన్సార్ల ప్రభావవంతమైన ఉపయోగం ట్రాఫిక్‌ను చక్కగా నిర్వహించడానికి కీలకం.

• తయారీ : ఉత్పాదక పరిశ్రమలో పెద్ద డేటాను విశ్లేషించడం వల్ల భాగం లోపాలను తగ్గించవచ్చు, ఉత్పత్తి నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది, సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది మరియు సమయం మరియు డబ్బు ఆదా అవుతుంది.

• శోధన నాణ్యత : మేము గూగుల్ నుండి సమాచారాన్ని తీస్తున్న ప్రతిసారీ, మేము దాని కోసం డేటాను ఏకకాలంలో ఉత్పత్తి చేస్తున్నాము. గూగుల్ ఈ డేటాను నిల్వ చేస్తుంది మరియు దాని శోధన నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి దాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.

ఎవరో సరిగ్గా చెప్పారు: 'తోటలోని ప్రతిదీ రోజీ కాదు!' . ఈ బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లో ఇప్పటి వరకు, బిగ్ డేటా యొక్క రోజీ చిత్రాన్ని నేను మీకు చూపించాను. పెద్ద డేటాను ప్రభావితం చేయడం చాలా సులభం అయితే, అన్ని సంస్థలు దానిలో పెట్టుబడులు పెడతాయని మీరు అనుకోలేదా? నేను మీకు ముందస్తుగా చెప్తాను, అది అలా కాదు. మీరు బిగ్ డేటాతో పనిచేస్తున్నప్పుడు అనేక సవాళ్లు ఉన్నాయి.

ఇప్పుడు మీకు బిగ్ డేటా మరియు దాని యొక్క వివిధ లక్షణాల గురించి బాగా తెలుసు, బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లోని ఈ బ్లాగ్ యొక్క తరువాతి విభాగం బిగ్ డేటా ఎదుర్కొంటున్న కొన్ని ప్రధాన సవాళ్ళపై కొంత వెలుగునిస్తుంది.

పెద్ద డేటాతో సవాళ్లు

బిగ్ డేటాతో పాటు వచ్చే కొన్ని సవాళ్లను నేను మీకు చెప్తాను:

1. డేటా నాణ్యత - ఇక్కడ సమస్య 4^వవి అనగా వెరాసిటీ. ఇక్కడ డేటా చాలా గజిబిజిగా, అస్థిరంగా మరియు అసంపూర్ణంగా ఉంది. డర్టీ డేటా యునైటెడ్ స్టేట్స్లో ప్రతి సంవత్సరం కంపెనీలకు billion 600 బిలియన్లు ఖర్చు అవుతుంది.

2. డిస్కవరీ - బిగ్ డేటాపై అంతర్దృష్టులను కనుగొనడం గడ్డివాములో సూదిని కనుగొనడం లాంటిది. నమూనాలు మరియు అంతర్దృష్టులను కనుగొనడానికి చాలా శక్తివంతమైన అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి పెటాబైట్ల డేటాను విశ్లేషించడం చాలా కష్టం.

3. నిల్వ - ఒక సంస్థకు ఎంత డేటా ఉందో, దాన్ని నిర్వహించడం యొక్క సమస్యలు మరింత క్లిష్టంగా మారతాయి. ఇక్కడ తలెత్తే ప్రశ్న “దాన్ని ఎక్కడ నిల్వ చేయాలి?”. మనకు నిల్వ వ్యవస్థ అవసరం, ఇది డిమాండ్‌ను సులభంగా లేదా క్రిందికి స్కేల్ చేస్తుంది.

4. విశ్లేషణలు - బిగ్ డేటా విషయంలో, మనం వ్యవహరించే డేటా గురించి చాలావరకు మనకు తెలియదు, కాబట్టి డేటాను విశ్లేషించడం మరింత కష్టం.

5. భద్రత - డేటా పరిమాణంలో భారీగా ఉన్నందున, దాన్ని భద్రంగా ఉంచడం మరొక సవాలు. ఇది వినియోగదారు ప్రామాణీకరణ, వినియోగదారు ఆధారంగా ప్రాప్యతను పరిమితం చేయడం, డేటా యాక్సెస్ చరిత్రలను రికార్డ్ చేయడం, డేటా గుప్తీకరణ యొక్క సరైన ఉపయోగం మొదలైనవి కలిగి ఉంటుంది.

6. ప్రతిభ లేకపోవడం - ప్రధాన సంస్థలలో బిగ్ డేటా ప్రాజెక్టులు చాలా ఉన్నాయి, కానీ డొమైన్ పరిజ్ఞానం తగినంత మొత్తంలో ఉన్న డెవలపర్లు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు విశ్లేషకుల అధునాతన బృందం ఇప్పటికీ సవాలుగా ఉంది.

హడూప్ టు ది రెస్క్యూ

బిగ్ డేటా సవాళ్లను ఎదుర్కోవటానికి మాకు రక్షకుడు ఉన్నారు - దాని హడూప్ . హడూప్ ఒక ఓపెన్ సోర్స్, పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ వాతావరణంలో చాలా పెద్ద డేటా సెట్ల నిల్వ మరియు ప్రాసెసింగ్‌కు మద్దతు ఇచ్చే జావా-ఆధారిత ప్రోగ్రామింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఇది అపాచీ సాఫ్ట్‌వేర్ ఫౌండేషన్ స్పాన్సర్ చేసిన అపాచీ ప్రాజెక్టులో భాగం.

పద్ధతి ఓవర్లోడింగ్ vs పద్ధతి ఓవర్రైడింగ్

హడూప్ దాని పంపిణీ ప్రాసెసింగ్‌తో, సాంప్రదాయ సంస్థ డేటా గిడ్డంగి కంటే పెద్ద పరిమాణంలో నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహిస్తుంది. హడూప్ వేలాది కమోడిటీ హార్డ్‌వేర్ నోడ్‌లతో సిస్టమ్స్‌లో అనువర్తనాలను అమలు చేయడం మరియు వేలాది టెరాబైట్ల డేటాను నిర్వహించడం సాధ్యపడుతుంది. సంస్థలు హడూప్‌ను అవలంబిస్తున్నాయి ఎందుకంటే ఇది ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు కమోడిటీ హార్డ్‌వేర్ (మీ వ్యక్తిగత కంప్యూటర్) పై అమలు చేయగలదు.వస్తువుల హార్డ్‌వేర్ చాలా చౌకగా ఉన్నందున ప్రారంభ వ్యయ పొదుపులు నాటకీయంగా ఉంటాయి. సంస్థాగత డేటా పెరిగేకొద్దీ, మీరు దానిని నిల్వ చేయడానికి ఎగిరి మరింత ఎక్కువ వస్తువుల హార్డ్‌వేర్‌ను జోడించాలి మరియు అందువల్ల, హడూప్ ఆర్థికంగా ఉందని రుజువు చేస్తుంది.అదనంగా, హడూప్ దాని వెనుక బలమైన అపాచీ కమ్యూనిటీని కలిగి ఉంది, అది దాని పురోగతికి దోహదం చేస్తూనే ఉంది.

ఇంతకు ముందు వాగ్దానం చేసినట్లుగా, బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్‌లోని ఈ బ్లాగ్ ద్వారా, బిగ్ డేటాలోని గరిష్ట అంతర్దృష్టులను నేను మీకు ఇచ్చాను. ఇది బిగ్ డేటా ట్యుటోరియల్ ముగింపు. ఇప్పుడు, తదుపరి దశ హడూప్ తెలుసుకోవడం మరియు నేర్చుకోవడం. మాకు ఒక ఉంది హడూప్ ట్యుటోరియల్ సిరీస్ పూర్తి హడూప్ పర్యావరణ వ్యవస్థ గురించి వివరంగా జ్ఞానం ఇచ్చే బ్లాగులు.

ఆల్ ది బెస్ట్, హ్యాపీ హడూపింగ్!

బిగ్ డేటా అంటే ఏమిటో ఇప్పుడు మీరు అర్థం చేసుకున్నారు, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న 250,000 మందికి పైగా సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. రిటైల్, సోషల్ మీడియా, ఏవియేషన్, టూరిజం, ఫైనాన్స్ డొమైన్‌లో రియల్ టైమ్ యూజ్ కేసులను ఉపయోగించి హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్, నూలు, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, పిగ్, హైవ్, హెచ్‌బేస్, ఓజీ, ఫ్లూమ్ మరియు స్కూప్‌లో నిపుణులు కావడానికి ఎడురేకా బిగ్ డేటా హడూప్ సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు సహాయపడుతుంది.

మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీన్ని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.

సంబంధిత పోస్ట్లు: