Video: Ի՞նչ է անում Google-ը մեծ տվյալների հետ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Պատասխանը Մեծ տվյալներն են վերլուծություն . Google-ն օգտագործում է Big Data գործիքներն ու տեխնիկան՝ հասկանալու մեր պահանջները՝ հիմնված մի քանի պարամետրերի վրա, ինչպիսիք են որոնման պատմությունը, գտնվելու վայրը, միտումները և այլն:
Բացի սրանից, ինչպե՞ս է Google-ը մշակում մեծ տվյալները:
Google-ի Մեսա տվյալ է պահեստային միջավայր, որն ապահովում է մեծ մասը Google էկոհամակարգ. Ինտերնետային գովազդի իրենց երկարամյա փորձի շնորհիվ: Մեսա բռնակներ petabytes of տվյալները , մշակում է միլիոնավոր տողերի թարմացումներ վայրկյանում և սպասարկում միլիարդավոր հարցումներ, որոնք օրական ստանում են տրիլիոնավոր տողեր։
Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչպե՞ս է Google-ն օգտագործում տվյալները։ Այն հավաքում է տվյալները ինչ տեսանյութեր եք դիտում, գովազդներ, որոնց վրա սեղմում եք, ձեր գտնվելու վայրը, սարքի տվյալները և IP հասցեն և թխուկը տվյալները . Այն ասում է, որ դա անում է, որպեսզի «[իր] ծառայություններն ավելի լավ աշխատեն ձեզ համար, ինչը ճիշտ է. Եթե դուք արգելափակում եք ամեն ինչ, դուք նաև արգելափակում եք»: Google-ի ձեզ ավելի շատ բովանդակություն ցույց տալու ունակություն, որը կարծում է, որ ձեզ դուր կգա:
Երկրորդ, ի՞նչ է ամպային հաշվարկը մեծ տվյալների համար:
Հիմնական ուշադրությունը ամպային հաշվարկ ցանցային կապի միջոցով համակարգչային ռեսուրսների և ծառայությունների տրամադրումն է։ Մինչդեռ մեծ տվյալներ այն խնդիրների լուծման մասին է, երբ հսկա գումարը տվյալները արտադրում և մշակում։ Մեջ ամպային հաշվարկ , է տվյալները պահվում է տարբեր ծառայություններ մատուցողների կողմից սպասարկվող սերվերներում:
Արդյո՞ք ամբողջությամբ կառավարվող էժան, առանց սերվերի տվյալների պահեստն է, որը համապատասխանում է ձեր պահեստավորման և հաշվողական էներգիայի կարիքներին:
BigQuery-ն Google-ն է լիովին կառավարվում է , ցածր գին , առանց սերվերի տվյալների պահեստ, որը համապատասխանում է ձեր պահեստավորման և հաշվողական էներգիայի կարիքներին . BigQuery-ի միջոցով դուք ստանում եք սյունակային և ANSI SQL տվյալների բազա, որը կարող է վերլուծել տերաբայթից մինչև փետաբայթ: տվյալները աննախադեպ արագությամբ:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար:
Աղբյուրի տվյալները պետք է անցնեն տվյալների փուլավորում կոչվող գործընթացով և արդյունահանվեն, վերաֆորմատավորվեն և այնուհետև պահվեն տվյալների պահեստում: Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար: Տվյալների արդյունահանումը օգտագործվում է մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար, որոնք կօգնեն բացահայտել միտումները
Ինչպե՞ս են մեծ տվյալները կապված կանխատեսումների հետ:
B. Big Data-ն կանխատեսումներ է անում՝ սովորեցնելով համակարգիչներին մտածել մարդկանց նման՝ հավանականությունները եզրակացնելու համար: Գ. Մեծ տվյալները կանխատեսումներ են անում՝ կիրառելով մաթեմատիկան հսկայական քանակությամբ տվյալների վրա՝ հավանականությունները եզրակացնելու համար
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ինչպե՞ս է NoSQL-ն առնչվում մեծ տվյալների հետ:
NoSQL-ը տվյալների բազայի տեխնոլոգիա է, որն առաջնորդվում է Cloud Computing-ի, Web-ի, Big Data-ի և Big Users-ի կողմից: NoSQL-ը սովորաբար չափվում է հորիզոնական և խուսափում է տվյալների վրա միացման հիմնական գործողություններից: NoSQL տվյալների բազան կարելի է անվանել կառուցվածքային պահեստավորում, որը բաղկացած է հարաբերական տվյալների բազայից՝ որպես ենթաբազմություն