CC BY
6УДК 339.1
Хыдыров А.
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Атаева А.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Хангелдиев К.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG
DATA) В ИНФОРМАТИКЕ
Аннотация: В данной статье рассматривается важность и актуальность обработки больших данных в сфере информатики, а также методы и алгоритмы, используемые для этой цели. Описываются основные этапы обработки больших данных, включая сбор, подготовку, очистку, преобразование и визуализацию данных. Рассматриваются различные методы машинного обучения и анализа данных, которые могут быть использованы для извлечения полезной информации из больших объемов данных.
Ключевые слова: информатика, большие данные, машинное обучение, анализ данных, обработка данных, визуализация данных.
В современном мире объем данных растет с невероятной скоростью. Это связано с развитием интернета, социальных сетей, мобильных устройств и других технологий. Для анализа и обработки таких огромных объемов данных используются различные методы и алгоритмы. В данной статье мы рассмотрим основные методы и алгоритмы обработки больших данных и их использование в сфере информатики.
Взрывной рост объема данных в последние годы положил начало эпохе больших данных - огромных и сложных наборов данных, с которыми с трудом справляются традиционные методы обработки данных. От взаимодействия в социальных сетях и показаний датчиков до финансовых транзакций и научных симуляций — большие данные представляют собой как проблемы, так и возможности. Чтобы раскрыть ценную информацию, скрытую в этих обширных наборах данных, информатика разработала сложный набор методов и алгоритмов.
Одной из определяющих характеристик больших данных является их огромный объем. Традиционные вычислительные архитектуры, где данные находятся на одном сервере, а вычисления выполняются одним процессором, просто не справляются. Методы распределенной обработки являются краеугольным камнем обработки больших данных. Здесь данные делятся и хранятся на нескольких машинах (узлах) в кластере. Затем задачи обработки распределяются между этими узлами, что позволяет выполнять параллельную обработку и значительно ускорять вычисления. Такие платформы, как Hadoop и Spark, используют этот распределенный подход, обеспечивая эффективную обработку огромных наборов данных.
MapReduce, фундаментальная парадигма программирования для обработки больших данных, упрощает работу с распределенными наборами данных. Он включает в себя два ключевых этапа: этап «картирования» и этап «сокращения». На этапе карты данные делятся на более мелкие фрагменты, и каждый фрагмент обрабатывается независимо на разных узлах. Это
позволяет распараллеливать задачи, значительно повышая скорость обработки. Фаза сокращения объединяет результаты фазы отображения, объединяя частичные результаты в окончательный результат. Эта простая, но мощная парадигма лежит в основе многих структур обработки больших данных.
Не все большие данные статичны. Многие приложения работают с непрерывными потоками данных, например, показаниями датчиков или лентами социальных сетей. Традиционная пакетная обработка, при которой данные периодически накапливаются и обрабатываются, не подходит для анализа в реальном времени. Алгоритмы потоковых вычислений предназначены для обработки непрерывных потоков данных, обрабатывая данные по мере их поступления. Apache Flink и Apache Storm — популярные платформы, предоставляющие инструменты для потоковой обработки в реальном времени, позволяющие приложениям реагировать на данные и анализировать их с минимальной задержкой.
Значительная часть больших данных неструктурирована или полуструктурирована, то есть не соответствует жесткой схеме традиционных реляционных баз данных. Реляционные базы данных с трудом справляются с эффективным хранением и запросом таких данных. Базы данных NoSQL (не только SQL) предлагают альтернативу, предназначенную для обработки больших объемов неструктурированных данных. Эти базы данных обеспечивают большую гибкость и масштабируемость, что делает их идеальными для хранения и запроса различных форматов больших данных, таких как сообщения в социальных сетях или показания датчиков.
Аналитика больших данных раскрывает скрытые закономерности и идеи в огромных наборах данных. Алгоритмы машинного обучения играют решающую роль в этом процессе. Обучая модели на больших данных, можно получить ценную информацию. Например, рекомендательные системы анализируют поведение пользователей, чтобы предложить подходящие
продукты или услуги. Системы обнаружения мошенничества используют алгоритмы машинного обучения для выявления подозрительных закономерностей в финансовых транзакциях. Большие данные и машинное обучение представляют собой мощную комбинацию, позволяющую принимать решения на основе данных в различных отраслях.
Область обработки больших данных постоянно развивается. Поскольку объемы данных продолжают расти и появляются новые типы данных, исследователи разрабатывают еще более сложные методы и алгоритмы. Вот несколько интересных мест для просмотра:
Вычисления в памяти: этот метод использует ОЗУ для обработки данных, значительно повышая скорость обработки по сравнению с традиционным дисковым хранилищем. Вычисления в памяти особенно полезны для аналитики в реальном времени, где быстрое время отклика имеет решающее значение.
Алгоритмы обработки графов. Многие реальные отношения можно смоделировать в виде графов, где узлы представляют собой объекты, а ребра представляют связи между ними. Социальные сети, системы рекомендаций и обнаружение мошенничества — все это примеры приложений, которые могут извлечь выгоду из алгоритмов обработки графов. Эти алгоритмы предназначены для анализа сложных взаимосвязей внутри графических данных, выявления скрытых закономерностей и понимания.
Интеграция с искусственным интеллектом и машинным обучением. Конвергенция обработки больших данных с искусственным интеллектом и машинным обучением таит в себе огромный потенциал для будущих достижений. Объединив мощь больших данных с передовыми методами искусственного интеллекта, исследователи разрабатывают еще более мощные инструменты для анализа данных, позволяющие нам извлекать более глубокий смысл из сложных наборов данных.
Используя эти методы и алгоритмы, информатика дает нам возможность ориентироваться в потоке больших данных. От научных открытий до оптимизации бизнеса — обработка больших данных открывает целый мир возможностей. Однако проблемы остаются — безопасность данных, проблемы конфиденциальности и постоянно растущая потребность в квалифицированных специалистах по обработке данных для управления и анализа этих огромных наборов данных. По мере нашего продвижения вперед непрерывные инновации, ответственная практика обработки данных и внимание к новым технологиям будут иметь решающее значение для раскрытия всего потенциала больших данных на благо общества.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Дж. Маньика, М. Чуи, Б. Браун, Дж. Бугин, Р. Доббс, К. Роксбург и А. Байерс, «Большие данные: следующий рубеж инноваций, конкуренции и производительности», McKinsey Global Institute, 2011 г.
2. С. Сакр, А. Лю и А. Бонц, «Бенчмаркинг систем больших данных: текущие проблемы и будущие направления», в материалах Международной конференции ACM 2017 по управлению данными, ACM, 2017, стр. 2247-2248.
3. П. Серхан, В. Гулисано, Р. Харби, М. Монкьеро и Р. Пирес, «Обзор анализа больших данных в здравоохранении», Journal of Biomedical Informatics, vol. 79, стр. 1-11, 2018.
Hydyrov A.
Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Ataeva A.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Hangeldiev K.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
METHODS AND ALGORITHMS FOR PROCESSING BIG DATA (BIG DATA) IN INFORMATION SCIENCE
Abstract: This article discusses the importance and relevance of big data processing in the field of computer science, as well as the methods and algorithms used for this purpose. Describes the main stages of big data processing, including data collection, preparation, cleaning, transformation and visualization. Discusses various machine learning and data analytics techniques that can be used to extract useful information from large volumes of data.
Keywords: computer science, big data, machine learning, data analysis, data processing, data visualization.
