بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل
بڑا ڈیٹا ، کیا آپ نے یہ اصطلاح پہلے نہیں سنی ہوگی؟ مجھے یقین ہے کہ آپ کے پاس ہے۔ پچھلے 4 سے 5 سالوں میں ، ہر شخص بگ ڈیٹا کے بارے میں بات کر رہا ہے۔ لیکن کیا آپ واقعی میں جانتے ہیں کہ یہ بڑا ڈیٹا دراصل کیا ہے ، یہ ہماری زندگیوں پر کس طرح اثر ڈال رہا ہے اور تنظیمیں پیشہ ور افراد کی تلاش کیوں کررہی ہیں ؟ اس بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل میں ، میں آپ کو بگ ڈیٹا کے بارے میں مکمل بصیرت دوں گا۔
ذیل میں جن عنوانات کو میں اس بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل میں پیش کروں گا:
- بڑے اعداد و شمار کی کہانی
- بگ ڈیٹا ڈرائیونگ عوامل
- بگ ڈیٹا کیا ہے؟
- ڈیٹا کی بڑی خصوصیات
- بڑے اعداد و شمار کی اقسام
- بگ ڈیٹا کی مثالیں
- بگ ڈیٹا کی درخواستیں
- بگ ڈیٹا کے ساتھ چیلنجز
آئیے اس بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل کو ایک مختصر کہانی کے ساتھ شروع کرتا ہوں۔
بڑے اعداد و شمار کی کہانی
قدیم زمانے میں ، لوگ گھوڑوں سے چلنے والی گاڑی پر ایک گاؤں سے دوسرے گاؤں جاتے تھے ، لیکن وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ دیہات شہر بن گئے اور لوگ پھیل گئے۔ ایک شہر سے دوسرے شہر جانے کا فاصلہ بھی بڑھ گیا۔ لہذا ، سامان کے ساتھ ساتھ شہروں کے درمیان سفر کرنا بھی ایک مسئلہ بن گیا۔ نیلے رنگ میں سے ، ایک سمارٹ فیلہ نے مشورہ دیا ، ہمیں اس مسئلے کو حل کرنے کے لئے زیادہ سے زیادہ گھوڑے کو کھانا کھلانا چاہئے۔ جب میں اس حل کو دیکھتا ہوں تو ، یہ اتنا برا نہیں ہے ، لیکن کیا آپ کے خیال میں گھوڑا ہاتھی بن سکتا ہے؟ مجھے ایسا نہیں لگتا۔ ایک اور ہوشیار لڑکے نے کہا ، 1 گھوڑے کو گاڑی کھینچنے کے بجائے ، ہمارے پاس اسی گھوڑے کو کھینچنے کے لئے 4 گھوڑے رکھے جائیں۔ آپ لوگ اس حل کے بارے میں کیا سوچتے ہیں؟ میرے خیال میں یہ ایک لاجواب حل ہے۔ اب ، لوگ کم وقت میں بڑی دوری کا سفر کر سکتے ہیں اور یہاں تک کہ زیادہ سامان بھی اٹھا سکتے ہیں۔
یہی تصور بگ ڈیٹا پر لاگو ہوتا ہے۔ بگ ڈیٹا کا کہنا ہے کہ ، آج تک ہم اپنے سرورز میں ڈیٹا اسٹور کرنے سے ٹھیک تھے کیونکہ ڈیٹا کی مقدار کافی محدود تھی ، اور اس ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لئے وقت کی مقدار بھی ٹھیک تھی۔ لیکن اب اس موجودہ تکنیکی دنیا میں ، اعداد و شمار بہت تیزی سے بڑھ رہے ہیں اور لوگ بہت زیادہ اعداد و شمار پر انحصار کرتے ہیں۔ نیز جس رفتار سے ڈیٹا بڑھ رہا ہے ، اس کوائف کسی بھی سرور میں رکھنا ناممکن ہوتا جارہا ہے۔
بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل پر اس بلاگ کے ذریعے ، آئیے بگ ڈیٹا کے ذرائع کو تلاش کریں ، جن کو روایتی نظام ذخیرہ کرنے اور اس پر عمل درآمد کرنے میں ناکام ہو رہے ہیں۔
بگ ڈیٹا ڈرائیونگ عوامل
کرہ ارض کے زمین پر موجود ڈیٹا کی مقدار بہت ساری وجوہات کی بناء پر تیزی سے بڑھ رہی ہے۔ مختلف ذرائع اور ہماری روز مرہ کی سرگرمیاں بہت سارے اعداد و شمار تیار کرتی ہیں۔ ویب کی ایجاد کے ساتھ ، پوری دنیا آن لائن ہو چکی ہے ، ہر ایک کام جو ہم کرتے ہیں وہ ڈیجیٹل ٹریس چھوڑ دیتا ہے۔ ہوشیار آبجیکٹ آن لائن ہونے کے ساتھ ، ڈیٹا کی نمو کی شرح میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ بگ ڈیٹا کے بڑے وسائل سوشل میڈیا سائٹس ، سینسر نیٹ ورکس ، ڈیجیٹل امیجز / ویڈیوز ، سیل فونز ، خریداری کے لین دین کے ریکارڈز ، ویب لاگ ، میڈیکل ریکارڈز ، آرکائیوز ، ملٹری سرویلنس ، ای کامرس ، پیچیدہ سائنسی تحقیق وغیرہ ہیں۔ یہ تمام معلومات ڈیٹا کے کچھ کوئنٹلین بائٹس کے لگ بھگ ہیں۔ 2020 تک ، ڈیٹا کی مقدار 40 جیٹا بائٹس کے لگ بھگ ہو گی جو سیارے پر ریت کے ہر ایک دانے کو پچاس سے بڑھا کر جمع کرنے کے مترادف ہے۔
بگ ڈیٹا کیا ہے؟
بگ ڈیٹا ایک اصطلاح ہے جو ڈیٹا سیٹ کے جمع کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے جو بڑے اور پیچیدہ ہوتے ہیں ، جس میں دستیاب ڈیٹا بیس مینجمنٹ ٹولز یا روایتی ڈیٹا پروسیسنگ ایپلی کیشنز کا استعمال کرکے اسٹور اور اس پر کارروائی کرنا مشکل ہوتا ہے۔ چیلنج میں اس ڈیٹا کی گرفت ، کیورٹنگ ، اسٹوریج ، تلاش ، شیئرنگ ، ٹرانسفر ، تجزیہ اور تصو .رات شامل ہیں۔
ڈیٹا کی بڑی خصوصیات
وہ پانچ خصوصیات جو بڑے اعداد و شمار کی وضاحت کرتی ہیں وہ ہیں: حجم ، رفتار ، مختلف قسم کی ، سچائی اور قدر۔
آواز
حجم سے مراد ’’ ڈیٹا کی مقدار ‘‘ ہے ، جو دن بدن ایک بہت تیز رفتار سے بڑھ رہا ہے۔ انسانوں ، مشینوں اور خود سوشل میڈیا پر ان کے تعامل کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹا کا سائز وسیع پیمانے پر ہے۔ محققین نے پیش گوئی کی ہے کہ 2020 تک 40 جیٹا بائٹس (40،000 ایکزابائٹس) تیار کی جائیں گی ، جو 2005 سے 300 گنا زیادہ ہے۔
خودمختاری
رفتار کو اس رفتار سے تعبیر کیا جاتا ہے جس میں ہر روز مختلف ذرائع ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ اعداد و شمار کا یہ بہاؤ بڑے پیمانے پر اور مستقل ہے۔ موبائل پر اب تک 1.03 بلین ڈیلی ایکٹو یوزرز (فیس بک ڈی اے یو) موجود ہیں جو سال بہ سال 22٪ کا اضافہ ہے۔ اس سے معلوم ہوتا ہے کہ سوشل میڈیا پر صارفین کی تعداد کتنی تیزی سے بڑھ رہی ہے اور روزانہ اعداد و شمار کتنی تیزی سے تیار ہو رہے ہیں۔ اگر آپ رفتار کو سنبھالنے کے اہل ہیں تو ، آپ بصیرت پیدا کرنے اور اصل وقت کے اعداد و شمار کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے اہل ہوں گے۔
مختلف
چونکہ بہت سارے ذرائع موجود ہیں جو بگ ڈیٹا میں حصہ ڈال رہے ہیں ، لہذا ان کے پیدا کردہ ڈیٹا کی نوعیت مختلف ہے۔ اس کا ڈھانچہ ، نیم ساختہ یا غیر ساختہ ہوسکتا ہے۔ لہذا ، مختلف قسم کے اعداد و شمار موجود ہیں جو ہر روز تیار ہورہے ہیں۔ پہلے ، ہم ایکسل اور ڈیٹا بیس سے ڈیٹا حاصل کرتے تھے ، اب اعداد و شمار امیجز ، آڈیوز ، ویڈیوز ، سینسر ڈیٹا وغیرہ کی شکل میں آرہے ہیں جیسا کہ نیچے کی تصویر میں دکھایا گیا ہے۔ لہذا ، اس طرح کے غیر منظم ڈاٹا کو ڈیٹا کی گرفتاری ، ذخیرہ کرنے ، کان کنی اور تجزیہ کرنے میں پریشانی پیدا ہوتی ہے۔
صداقت
درستگی ڈیٹا کی مطابقت اور نامکملیت کی وجہ سے دستیاب اعداد و شمار کی شک یا غیر یقینی صورتحال میں ڈیٹا سے مراد ہے۔ ذیل کی شبیہہ میں ، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ٹیبل میں کچھ قدریں چھوٹی ہوئی ہیں۔ نیز ، کچھ اقدار قبول کرنا مشکل ہیں ، مثال کے طور پر - تیسری صف میں 15000 کم از کم قیمت ، یہ ممکن نہیں ہے۔ یہ تضاد اور نامکملیت Veracity ہے۔
دستیاب ڈیٹا بعض اوقات گندا ہوسکتا ہے اور اعتماد کرنا مشکل ہوسکتا ہے۔ بہت سارے قسم کے بڑے اعداد و شمار کے ساتھ ، ہیش ٹیگ ، مخففات ، ٹائپوز اور بول چال تقریر والی ٹویٹر پوسٹوں کی طرح کوالٹی اور درستگی کو کنٹرول کرنا مشکل ہے۔ اعداد و شمار میں معیار اور درستگی کی کمی کے پیچھے حجم اکثر وجہ رہتا ہے۔- ڈیٹا کی غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے ، 3 میں سے 1 کاروباری رہنماؤں کو ان فیصلوں پر اعتماد نہیں ہوتا ہے جو وہ فیصلے کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔
- یہ ایک سروے میں پایا گیا تھا کہ 27٪ جواب دہندگان کو اس بات کا یقین نہیں تھا کہ ان کا کتنا ڈیٹا غلط تھا۔
- ناقص ڈیٹا کوالٹی کی وجہ سے امریکی معیشت ایک سال میں 3.1 ٹریلین ڈالر خرچ کرتی ہے۔
قدر
حجم ، رفتار ، مختلف قسم اور حقیقت پر تبادلہ خیال کرنے کے بعد ، ایک اور V موجود ہے جسے بگ ڈیٹا یعنی قدر کی قیمت کو دیکھتے ہوئے رکھنا چاہئے۔ بڑے تک رسائی حاصل کرنا سب ٹھیک ہے اور اچھا ہےڈیٹالیکنجب تک ہم اسے قدر میں تبدیل نہ کرسکیں یہ بیکار ہے۔ اس کو قدر میں بدلنے سے میرا مطلب ہے ، کیا اس سے ان تنظیموں کے فوائد میں اضافہ ہو رہا ہے جو بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کررہے ہیں؟ کیا بگ ڈیٹا پر کام کرنے والی تنظیم اعلی ROI (ریٹرن آن انویسٹمنٹ) حاصل کررہی ہے؟ جب تک کہ ، بگ ڈیٹا پر کام کرکے ان کے منافع میں اضافہ کرتا ہے ، یہ بیکار ہے.
بگ ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننے کے لئے ذیل میں ہمارے بگ ڈیٹا ویڈیو کے ذریعے دیکھیں:
ابتدائیوں کے لئے بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل | بڑا ڈیٹا کیا ہے | ایڈوریکا
جیسا کہ مختلف قسم میں بحث کیا گیا ہے ، مختلف قسم کے اعداد و شمار موجود ہیں جو ہر روز تیار ہورہے ہیں۔ لہذا ، اب ہم ڈیٹا کی قسموں کو سمجھیں:
بڑے اعداد و شمار کی اقسام
بگ ڈیٹا تین قسم کا ہوسکتا ہے:
- ڈھانچہ
- نیم ساختہ
- غیر ساختہ
ڈھانچہ
اعداد و شمار کو جو ایک مقررہ شکل میں محفوظ اور اس پر کارروائی کی جاسکتی ہے اس کو اسٹریکچرڈ ڈیٹا کہا جاتا ہے۔ رشتہ دار ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم (RDBMS) میں محفوظ کردہ ڈیٹا ‘ساختہ’ اعداد و شمار کی ایک مثال ہے۔ ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کرنا آسان ہے کیونکہ اس میں ایک مستقل اسکیما موجود ہے۔ اس طرح کے ڈیٹا کو منظم کرنے کے لئے اکثر اسٹرکچرڈ کوئوری لینگوئج (SQL) استعمال کیا جاتا ہے۔
نیم ساختہ
نیم ساختہ ڈیٹا ایک قسم کا ڈیٹا ہے جس میں ڈیٹا ماڈل کی باضابطہ ڈھانچہ نہیں ہوتا ہے ، یعنی رشتہ دار DBMS میں ٹیبل تعریف ہوتی ہے ، لیکن اس کے باوجود اس میں کچھ تنظیمی خصوصیات جیسے ٹیگس اور دیگر مارکرز کو الگ کرنے کے لئے سیمانٹک عنصر ہوتے ہیں جس سے یہ آسان ہوتا ہے۔ تجزیہ کرنے کے لئے. XML فائلیں یا JSON دستاویزات نیم ساختہ اعداد و شمار کی مثال ہیں۔
غیر ساختہ
وہ ڈیٹا جس کا نامعلوم فارم ہے اور اسے آر ڈی بی ایم ایس میں محفوظ نہیں کیا جاسکتا ہے اور اس کا تجزیہ نہیں کیا جاسکتا جب تک کہ اس کو تشکیل شدہ شکل میں تبدیل نہ کیا جائے اس وقت تک اسے غیر ساختہ ڈیٹا کہا جاتا ہے۔ متن فائلیں اور ملٹی میڈیا مواد جیسے تصاویر ، آڈیوز ، ویڈیوز غیر ساختہ اعداد و شمار کی مثال ہیں۔ غیر ساختہ اعداد و شمار دوسروں کے مقابلے میں تیزی سے بڑھ رہے ہیں ، ماہرین کا کہنا ہے کہ کسی تنظیم میں 80 فیصد اعداد و شمار غیر منظم ہیں۔
ابھی تک ، میں نے ابھی بگ ڈیٹا کے تعارف کا احاطہ کیا ہے۔ مزید برآں ، یہ بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل بگ ڈیٹا میں مثالوں ، درخواستوں اور چیلنجوں کے بارے میں بات کرتا ہے۔
بگ ڈیٹا کی مثالیں
روزانہ ہم لاکھوں بائٹس کا ڈیٹا اپ لوڈ کرتے ہیں۔ پچھلے دو سالوں میں دنیا کا 90٪ ڈیٹا تشکیل دیا گیا ہے۔
- والمارٹ اس سے زیادہ ہینڈل کرتا ہے 10 لاکھ گاہک کے لین دین ہر گھنٹے
- فیس بک اسٹورز ، رسائی اور تجزیہ کرتا ہے 30+ پیٹا بائٹس صارف کے تیار کردہ ڈیٹا کا۔
- 230+ لاکھوں ٹویٹس کی ہر روز تخلیق ہوتی ہے۔
- سے زیادہ 5 ارب لوگ دنیا بھر میں موبائل فون پر کالنگ ، ٹیکسٹنگ ، ٹویٹ اور براؤزنگ کررہے ہیں۔
- یوٹیوب صارفین اپ لوڈ کرتے ہیں 48 گھنٹے دن کے ہر منٹ میں نئی ویڈیو۔
- ایمیزون ہینڈل کرتا ہے 15 ملین صارفین کی سفارش کے ل per صارف کے اعداد و شمار کو ہر روز کلک کریں۔
- 294 ارب ای میلز ہر دن بھیجے جاتے ہیں۔ خدمات اس اعداد و شمار کا تجزیہ کرتی ہیں تاکہ اساموں کو تلاش کیا جاسکے۔
- جدید کاریں قریب ہیں 100 سینسر جو ایندھن کی سطح ، ٹائر پریشر وغیرہ پر نظر رکھتا ہے ، ہر ایک گاڑی میں بہت سینسر ڈیٹا تیار ہوتا ہے۔
بگ ڈیٹا کی درخواستیں
ہم لوگوں ، لوگوں کے بارے میں بات کیے بغیر ڈیٹا کے بارے میں بات نہیں کرسکتے ہیں جو بگ ڈیٹا ایپلی کیشنز سے فائدہ اٹھا رہے ہیں۔ آج کل تقریبا all تمام صنعتیں ایک یا دوسری طرح سے بگ ڈیٹا ایپلی کیشن کا فائدہ اٹھا رہی ہیں۔
جاوا میں تعطل کو کیسے روکا جائے
- بہتر صحت کی دیکھ بھال : مریض کے ڈیٹا کے پیٹابائٹس کا استعمال کرتے ہوئے ، تنظیم معنی خیز معلومات نکال سکتی ہے اور پھر ایسی ایپلی کیشنز تیار کرسکتی ہے جس سے مریض کی خراب حالت کی پیش گوئی کی جاسکتی ہے۔
- ٹیلی کام : ٹیلی کام سیکٹر معلومات اکٹھا کرتے ہیں ، اس کا تجزیہ کرتے ہیں اور مختلف مسائل کے حل فراہم کرتے ہیں۔ بگ ڈیٹا ایپلی کیشنز کا استعمال کرکے ، ٹیلی کام کمپنیاں ڈیٹا پیکٹ کے نقصان کو نمایاں طور پر کم کرنے میں کامیاب رہی ہیں ، جو اس وقت ہوتا ہے جب نیٹ ورک کو اوورلوڈ کیا جاتا ہے ، اور اس طرح ، اپنے صارفین کو بغیر کسی رکاوٹ کا رابطہ فراہم کرتے ہیں۔
- پرچون : ریٹیل میں کچھ سخت ترین حاشیے ہیں ، اور بڑے اعداد و شمار سے فائدہ اٹھانے والوں میں سے ایک ہے۔ پرچون میں بڑے اعداد و شمار کے استعمال کی خوبصورتی صارفین کے رویے کو سمجھنا ہے۔ ایمیزون کا تجویز کردہ انجن صارف کی برائوزنگ ہسٹری کی بنیاد پر تجاویز فراہم کرتا ہے۔
- ٹریفک کنٹرول : عالمی سطح پر بہت سے شہروں کے لئے ٹریفک کی بھیڑ ایک بہت بڑا چیلنج ہے۔ اعداد و شمار اور سینسروں کا موثر استعمال ٹریفک کے بہتر انتظام کے ل key کلیدی ثابت ہوگا کیونکہ شہر تیزی سے گنجان آباد ہیں۔
- مینوفیکچرنگ : مینوفیکچرنگ انڈسٹری میں بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے سے جزو کی نقائص کو کم کیا جاسکتا ہے ، مصنوعات کا معیار بہتر ہوسکتا ہے ، کارکردگی میں اضافہ ہوسکتا ہے ، اور وقت اور رقم کی بچت ہوسکتی ہے۔
- کوالٹی تلاش کریں : جب بھی ہم گوگل سے معلومات نکال رہے ہیں ، ہم بیک وقت اس کے لئے ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ گوگل اس ڈیٹا کو اسٹور کرتا ہے اور اسے اپنی تلاش کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کرتا ہے۔
کسی نے ٹھیک کہا ہے: 'باغ میں ہر چیز گلابی نہیں ہوتی!' . اب تک اس بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل میں ، میں نے ابھی آپ کو بگ ڈیٹا کی گلالی تصویر دکھائی ہے۔ لیکن اگر بڑے اعداد و شمار کو فائدہ اٹھانا اتنا آسان تھا تو کیا آپ کو نہیں لگتا کہ ساری تنظیمیں اس میں سرمایہ لگائیں گی؟ میں آپ کو سامنے بتاؤں ، ایسا نہیں ہے۔ جب آپ بگ ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں تو بہت سارے چیلنجز درپیش ہیں۔
اب جب آپ بگ ڈیٹا اور اس کی مختلف خصوصیات سے واقف ہیں تو ، بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل پر اس بلاگ کا اگلا سیکشن بگ ڈیٹا کو درپیش کچھ بڑے چیلنجوں پر روشنی ڈالے گا۔
بگ ڈیٹا کے ساتھ چیلنجز
میں آپ کو کچھ چیلنجوں کے بارے میں بتاتا ہوں جو بگ ڈیٹا کے ساتھ ساتھ پیش آتے ہیں:
- ڈیٹا کوالٹی - یہاں مسئلہ 4 ہےویںوی یعنی درستگی۔ یہاں کا ڈیٹا بہت گندا ، متضاد اور نامکمل ہے۔ گندے اعداد و شمار پر ہر سال ریاستہائے متحدہ میں کمپنیوں کے لئے 600 بلین ڈالر لاگت آتی ہے۔
- دریافت - بگ ڈیٹا پر بصیرت کا پتہ لگانا گھاس کے کٹے میں سوئی تلاش کرنے کے مترادف ہے۔ پیٹرن اور بصیرت کی تلاش کے ل extremely انتہائی طاقتور الگورتھم استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے پیٹا بائٹس کا تجزیہ کرنا بہت مشکل ہے۔
- ذخیرہ - کسی تنظیم میں جتنا ڈیٹا ہوتا ہے ، اس کے نظم و نسق میں جتنی مشکلات پیدا ہوتی ہیں۔ یہاں جو سوال پیدا ہوتا ہے وہ یہ ہے کہ 'اسے کہاں رکھنا ہے؟' ہمیں ایک اسٹوریج سسٹم کی ضرورت ہے جو آسانی سے آن ڈیمانڈ کو اسکیل یا نیچے کر سکے۔
- تجزیات - بگ ڈیٹا کے معاملے میں ، زیادہ تر وقت ہم اس طرح کے اعداد و شمار سے بے خبر رہتے ہیں جس کے ساتھ ہم نمٹ رہے ہیں ، لہذا اس بات کا تجزیہ کرنا کہ اس سے بھی زیادہ مشکل ہے۔
- سیکیورٹی - چونکہ اعداد و شمار بڑے پیمانے پر ہیں اس لئے اسے محفوظ رکھنا ایک اور چیلنج ہے۔ اس میں صارف کی توثیق ، صارف پر مبنی رسائی پر پابندی ، ڈیٹا تک رسائی کی تاریخ کو ریکارڈ کرنا ، ڈیٹا انکرپشن کا صحیح استعمال وغیرہ شامل ہیں۔
- ٹیلنٹ کی کمی - بڑی بڑی تنظیموں میں بہت سارے بگ ڈیٹا پروجیکٹس موجود ہیں ، لیکن ڈویلپرز ، ڈیٹا سائنسدانوں اور تجزیہ کاروں کی ایک نفیس ٹیم جن کے پاس ڈومین کے بارے میں بھی کافی مقدار موجود ہے وہ اب بھی ایک چیلنج ہے۔
ہڈوپ آف ریسکیو
ہمارے پاس بگ ڈیٹا چیلنجوں سے نمٹنے کے لئے ایک نجات دہندہ ہے ہڈوپ . ہڈوپ ایک کھلا ذریعہ ، جاوا پر مبنی پروگرامنگ فریم ورک ہے جو تقسیم شدہ کمپیوٹنگ ماحول میں انتہائی بڑے ڈیٹا سیٹوں کے اسٹوریج اور پروسیسنگ کی حمایت کرتا ہے۔ یہ اپاچی سافٹ ویئر فاؤنڈیشن کے زیر اہتمام اپاچی پروجیکٹ کا حصہ ہے۔
ہڈوپ اپنی تقسیم شدہ پروسیسنگ کے ساتھ ، روایتی انٹرپرائز ڈیٹا گودام کی نسبت زیادہ سنجیدگی سے ساختہ اور غیر ساختہ اعداد و شمار کی بڑی مقدار کو سنبھالتا ہے۔ ہڈوپ ہزاروں اجناس ہارڈویئر نوڈس والے سسٹم پر ایپلی کیشنز چلانے اور ہزاروں ٹیرا بائٹ کوائف کو سنبھالنے کو ممکن بناتا ہے۔ تنظیمیں ہڈوپ کو اختیار کر رہی ہیں کیونکہ یہ ایک اوپن سورس سافٹ ویئر ہے اور وہ اجناس ہارڈویئر (آپ کا ذاتی کمپیوٹر) چل سکتا ہے۔ابتدائی لاگت کی بچت ڈرامائی ہے کیونکہ اجناس کا ہارڈویئر بہت سستا ہے۔ جیسا کہ تنظیمی اعداد و شمار میں اضافہ ہوتا ہے ، آپ کو اسے ذخیرہ کرنے کے لئے مکھی پر زیادہ سے زیادہ اجناس ہارڈویئر شامل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے اور اسی وجہ سے ، ہڈوپ معاشی ثابت ہوا۔مزید برآں ، ہڈوپ کے پیچھے ایک مضبوط اپاچی جماعت ہے جو اس کی ترقی میں اپنا کردار ادا کرتی رہتی ہے۔
جیسا کہ پہلے وعدہ کیا گیا ہے ، بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل پر اس بلاگ کے ذریعے ، میں نے بگ ڈیٹا میں آپ کو زیادہ سے زیادہ بصیرت فراہم کی ہے۔ یہ بگ ڈیٹا ٹیوٹوریل کا اختتام ہے۔ اب ، اگلا قدم آگے ہڈوپ کو جاننا اور سیکھنا ہے۔ ہمارے پاس ایک ہڈوپ ٹیوٹوریل کی سیریز وہ بلاگ جو مکمل ہڈوپ ماحولیاتی نظام کے بارے میں تفصیل سے معلومات فراہم کریں گے۔
سب سے بہترین ، مبارک ہو ہیڈوپنگ!
اب جب آپ سمجھ گئے ہیں کہ بگ ڈیٹا کیا ہے ، چیک کریں ایڈوریکا کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد آن لائن سیکھنے والی کمپنی جس کی دنیا بھر میں 250،000 سے زیادہ مطمئن سیکھنے والوں کے نیٹ ورک ہیں۔ ایڈورکا بگ ڈیٹا ہاڈوپ سرٹیفیکیشن ٹریننگ کورس سیکھنے والوں کو ایچ ڈی ایف ایس ، سوت ، میپریڈوسیس ، پگ ، ہائوی ، ایچ بیس ، اوزئی ، فلیوم اور سکوپ میں ماہر بننے میں مدد دیتا ہے جس کا استعمال خوردہ ، سوشل میڈیا ، ہوا بازی ، سیاحت ، فنانس ڈومین پر حقیقی وقت کے استعمال کے معاملات ہے۔
ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائے کرم اس کا تذکرہ سیکشن میں ذکر کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔
متعلقہ اشاعت: