انواع ساختار داده در برنامه نویسی کالی بویز

اما MapReduce چیست و چگونه در سیستم های فایل توزیع شده کار می کند؟ در این پست متوجه خواهید شد. ثبات نهایی یک مدل است که در آن، با توجه به زمان کافی و بدون به روز رسانی بیشتر، تمام نسخه های یک قطعه داده به همان مقدار همگرا خواهند شد. ایجاد تعادل بین در دسترس بودن، تحمل پارتیشن و ثبات یک چالش است و مدل های ثبات نهایی نیاز به توجه دقیق برای جلوگیری از درگیری ها و رفتارهای ناخواسته دارند. Trino یک موتور پرس‌وجو توزیع‌شده برای تحلیل سریع داده‌ها است که می‌تواند روی چندین منبع داده کار کند. Data Lake محلی برای ذخیره داده‌های خام و ساخت‌نیافته است، در حالی که Data Warehouse داده‌های ساخت‌یافته را برای تحلیل‌های تجاری ذخیره می‌کند. Zookeeper برای هماهنگی بین سیستم‌های توزیع‌شده، مدیریت پیکربندی و نظارت بر نودها استفاده می‌شود.

هرچه یک کسب و کار، داده‌های بیشتری داشته باشد و بتواند این داده‌ها را با سرعت پردازش کند، قدرت بیشتری در تشخیص رفتار کاربر، پیش‌بینی آینده و محاسبه کسب‌وکار خواهد داشت. 1) کشف دانش از داده ها ، شامل روشهای تحلیلی متنوعی میباشد مانند برنامه نویسی توزیع شده، الگوشناسی ، داده کاوی ، پردازش زبان طبیعی ، تجزیه و تحلیل احساسات ، تجزیه و تحلیل آماری و تصویری و تعاملات کامپیوتری بشر. به عنوان مثال ، تحلیل شبکه های اجتماعی جهت درک هوش کاربر برای تبلیغات هوشمندتر ، کمپینهای بازاریابی و برنامه ریزی ظرفیت ، رفتار مشتری و الگوهای خرید و همچنین تجزیه و تحلیل احساسات. بر اساس این استنتاجها، شرکتها محتوای خود را و تدبیر توصیه خود را بهینه سازی میکنند. با الهام از نوشته های چاپ شده ، توسعه دهندگان تکنولوژی های مشابهی نظیر نرم افزارهای open source از قبیل Lucene ، Solr ، Hadoop و HBase را توسعه دادند. این اطلاعات مفید برای سازمانها وشرکتها در جهت کسب بینش غنی تر و عمیق تر و موفقیت در رقابت کمک میکند.

آرایه‌های NumPy به‌طور خاص بهینه شده‌اند تا حافظه کمتری مصرف کنند و عملیات ریاضی را سریع‌تر انجام دهند. در حالی که NumPy عمدتاً برای پردازش داده‌های کوچک و متوسط کاربرد دارد، بسیاری از ویژگی‌های آن می‌توانند به‌طور مؤثر برای پردازش داده‌های بزرگ نیز مورد استفاده قرار گیرند. در این مقاله، به بررسی نحوه استفاده از NumPy برای پردازش داده‌های بزرگ خواهیم پرداخت. از مدیریت حافظه تا بهینه‌سازی عملکرد، نکاتی را مطرح خواهیم کرد که به شما کمک می‌کند تا با این کتابخانه داده‌های حجیم را به شیوه‌ای مؤثر پردازش کنید. شرکت دانش بنیان اس دیتا (پردازش داده شریف پژوه) با درک ضرورت توسعه خدمات سازمانی داده محور، در سال 1393 آغاز به کار کرد. این مجموعه با پرورش متخصصان متبحر در زمینه تحلیل اطلاعات فعالیت خود را به طور تخصصی در زمینه‌های تحقیقات بازار، مدیریت ارتباط با مشتری، هوش تجاری، برنامه‌ریزی فروش و مدیریت اثربخشی تبلیغات و توسعه برند گسترش داد.

پیاده سازی ردیابی توزیع شده موثر نیاز به ادغام در معماری سیستم و هماهنگی بین خدمات مختلف دارد. هش کردن مداوم یک تکنیک است که به طور گسترده ای در سیستم های توزیع شده برای اطمینان از توزیع داده ها در گره ها استفاده می‌شود. در حالی که به تعادل بار کمک می‌کند، اجرای هش کردن مداوم چالش هایی را در ارتباط با حفظ ثبات ایجاد می‌کند، به ویژه هنگامی که گره ها از سیستم اضافه یا حذف می‌شوند. اجزای مانند سرورها، پایگاه داده ها، تعادل دهنده های بار و پروتکل های ارتباطی، بلوک های ساختمانی سیستم های توزیع شده را تشکیل می‌دهند. تعامل بین این اجزای چالش های مربوط به هماهنگی، ثبات داده ها و کارایی ارتباطات را معرفی می‌کند.

در این زمینه، سیستم‌ اطلاعاتی مرتبط با کلان داده‌ها نقش کلیدی در تحول دیجیتال و بهبود فرآیندهای کسب و کار ایفا می‌کنند. یکی دیگر از مراحل سیستم‌ اطلاعاتی مرتبط با کلان داده‌ها، پردازش و تحلیل داده با هدف دستیابی به اطلاعات ارزشمند است. در این فرایند می‌توان از ابزارهایی مانند Apache Flink و Apache Spark استفاده کرد. این دسته از ابزارها قادر هستند تا در کوتاه‌ترین زمان ممکن، حجم زیادی از داده‌های ویدئویی یا متنی را به صورت موازی تجزیه و تحلیل کنند. کلان داده که در انگلیسی به آن Big Data می‌گویند، به مجموعه‌ای از داده‌ها اطلاق می‌شود که به دلیل تنوع، حجم، سرعت و پیچیدگی بالا، امکان پردازش و تجزیه و تحلیل آن‌ها با استفاده از ابزارها و روش‌های سنتی وجود ندارد. این دسته از داده‌ها از منابع متنوع و مختلف مانند تراکنش‌های مالی، شبکه‌های اجتماعی و سایر سیستم‌های دیجیتال به دست می‌آیند.

استفاده از فناوری پردازش داده‌های بزرگ و ابزارهایی مانند DeepSeek نه تنها به بهبود کارایی سازمان‌ها کمک می‌کند، بلکه در سطح کلان می‌تواند به نوآوری و پیشرفت اقتصادی نیز منجر شود. اگر در آینده و به خاطر تغییر در منطق سازمانی و قوانین، نیاز به پردازش جدیدی روی داده‌ها باشد، این کار به صورت جداگانه و موردی انجام خواهد شد. در این معماری داده‌ها در یک گذرگاه پیام‌رسانی (messaging bus) مانند کافکا ذخیره می شوند. اما برای دستیابی به این هدف، شرکت‌ها باید به مدیریت حجم بالای داده‌ها، استخراج اطلاعات مورد نیاز، تحلیل داده‌ها و ارائه راهکارهای مناسب توجه کنند. پایگاه داده‌های توزیع شده سیستم‌هایی هستند که داده‌ها را در سرورهای مختلفی ذخیره می‌کنند و پردازش آن‌ها را توزیع می‌کنند.

به منظور همگرایی بهتر سعی شده است از هر مفهوم زیرساختی، یک فناوری عملی از آن نیز انتخاب شود و در حین آموزش مفاهیم تدریس گردد. به منظور راحتی بیشتر و همچنین یکپارچگی آسان‌تر، همه فناوری‌های از پشته Apache‌ و Hadoop‌ انتخاب شده‌اند. MapReduce از دو منطق برنامه نویسی برای پردازش داده های بزرگ در یک سیستم مدیریت فایل توزیع شده (DFS) استفاده می کند. بنابراین، تنها وظیفه یک سرور اصلی ارسال یک نتیجه محاسباتی آسان به مشتری، گوش دادن به تغییرات و مدیریت دسترسی به داده ها است. به همین دلیل است که اکثر برنامه‌های رایانش ابری با وجود حجم داده‌ای که پردازش می‌کنند، بسیار سریع هستند.

و از آنجایی که یک کپی از تکه های داده در سراسر گره ها وجود دارد، سرور اصلی فوراً کار پردازش را به سرور دیگری منتقل می کند. در نتیجه، چندین سرور به طور همزمان منطق را روی بیت های داده مدیریت می کنند. این توزیع نیروی کار در بین سرورها منجر به عملکرد بهینه و امنیت بالاتر، در میان سایر موارد مثبت می شود. در حالی که این یک روش مرسوم برای جستجوی داده ها است، مشکل این است که داده ها دوباره در داخل سرور واحد تبدیل به یک کل می شوند. بنابراین یک سرور واحد همچنان باید منطق را روی چندین پتابایت داده به طور همزمان مدیریت کند.

Correctnessاین ویژگی کیفی برای اندازه‌گیری میزان صحت سیستم‌های پردازش کلان داده استفاده می‌شود.صحت، این احتمال را می سنجد که برنامه های کلان داده می توانند کارها را درست انجام دهند. در صورتی که سیستم پردازش کلان داده نتواند صحت را ضمانت کند، در آن صورت این سیستم فاقد ارزش است.برای مثال یک سیستم پیش‌بینی هوا که همیشه وضعیت آب و هوا را به اشتباه نشان می‌دهد قطعا به هیچ دردی نمی‌خورد. بنابراین می‌توان گفت صحت اولین ویژگی کیفی است که باید در سیستم‌های پردازش کلان داده در نظر گرفته شود.در صورتی که سیستم پردازش کلان داده به شکل نادرستی کار کنند، می‌توانند باعث ناراحتی و یا حتی از دست رفتن کاربران شود. با تحلیل داده‌های بزرگ، شرکت‌ها می‌توانند الگوهای رفتاری مشتریان، روند رشد و کاهش فروش، علل مشکلات در فرآیندهای کسب و کار و... را شناسایی کنند و با استفاده از این اطلاعات، راهکارهای مناسبی برای بهبود کسب و کار خود پیشنهاد دهند.

Dask می‌تواند برای انجام پردازش‌های موازی روی داده‌های حجیم استفاده شود و از NumPy به عنوان یک کتابخانه پایه استفاده می‌کند. بنابراین این معماری بیشتر برای کاربرد‌هایی مناسب است که منطق سازمانی حاکم بر آن‌ها کاملا مشخص و بدون تغییر است. در واقع این معماری محدودیت بیشتری دارد و شکل خلاصه شده‌ی معماری لامبدا است. جهت درک بهتر نتایج پردازش و تحلیل اطلاعات، داده‌ها به صورت بصری ارائه می‌شوند. در این فرایند ابزارهایی از جملهTableau و Power BI نقش برجسته‌ای در تجسم و تصویرسازی داده‌ها ایفا می‌کنند و به کاربران اجازه می‌دهند تا الگوها و اطلاعات مهم را با سرعت بالا شناسایی کنند. Python یک زبان برنامه‌ نویسی پرکاربرد است که برای پردازش داده‌های بزرگ و تحلیل داده‌ها در برنامه‌­های متن‌ باز و تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بسیاری از ابزارهای پردازش داده‌­های بزرگ، امکانات امنیتی بالقوه­‌ای را دارند، اما برای استفاده امن و مطمئن از این ابزارها، باید به دقت با توجه به نیازهای امنیتی مورد نیاز پروژه، تنظیمات امنیتی و محافظت از داده‌ها اعمال شود. همچنین می­‌توان از ابزارهای امنیتی مجزایی نظیر رمزنگاری داده‌­ها، کنترل دسترسی­‌ها، مانیتورینگ و ابزارهای مدیریت هویت و دسترسی استفاده کرد تا امنیت داده­‌ها بهبود یابد. همچنین، در تحلیل داده‌های بزرگ، مهم است که داده‌ها به صورت مؤثر و قابل استفاده‌ای ذخیره شوند. در این مقاله درباره تحلیل داده‌های بزرگ و مدیریت حجم بالای داده صحبت می‌کنیم. هدف این درس، آشنا کردن دانشجویان با مفاهیم و مسائل مطرح در زیرساخت‌های مرتبط با ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ است. تمامی مفاهیم مطرح در این درس به صورت ملموس و عملی تدریس می‌شود و از دانشجویان خواسته می‌شود که زیرساخت‌های تدریس‌شده را راه‌اندازی کرده و با‌ آن‌ها به صورت عملی کار کنند.

۱- به دلیل وجود لایه های مختلف و نیاز به مدیریت این لایه ها پیچیدگی داریم که همین موضوع خطایابی را دشوار می کند. همچنین استفاده از این معماری در سازمان منجر به چابکی کسب وکار به دلیل پاسخ در لحظه نسبت به سناریوهای سازمان می شود. از جمله کاربردهای هیپ ها مدیریت اولویت‌ها در سیستم‌عامل و الگوریتم‌های گراف مثل دایکسترا می باشد. لیست پیوندی مجموعه‌ای از گره‌ها (Nodes) است که هر گره شامل داده و یک اشاره‌گر به گره بعدی است. آرایه‌ها یکی از ساده‌ترین ساختارهای داده هستند که مجموعه‌ای از عناصر را در حافظه به صورت پشت سر هم ذخیره می‌کنند.

سرورهای درون یک سیستم فایل توزیع شده (DFS) ممکن است گاهی اوقات دچار خرابی شوند. این تضمین می کند که یک سرور واحد نیازی به بیرون کشیدن داده ها از منبع ندارد. در عوض، تابع پردازش (MapReduce) را به چندین گره تکه ای در خوشه های جداگانه پراکنده می کند، بنابراین هر گره در هر خوشه به طور جداگانه منطق را بدون بارگذاری بیش از حد یک سرور واحد کنترل می کند. سرور اصلی علاوه بر مدیریت دسترسی به داده ها، حاشیه نویسی ابرداده را در هر فایل نگه می دارد. سیستم فایل Hadoop (HDFS)، Google File System (GFS)، Apache Kafka، GlusterFS و موارد دیگر نمونه‌هایی از سیستم‌های فایل کلان داده توزیع‌شده هستند که از الگوریتم MapReduce استفاده می‌کنند.

DCL مخفف Data Control Language است که به عنوان یک مشخص کننده دسترسی به پایگاه داده عمل می کند. از لیست پیوندی برای پیاده‌سازی پشته و صف استفاده میشود و همچنین دارای قابلیت مدیریت حافظه به صورت پویا است. VeraCrypt یک ابزار رمز­نگاری قابل حمل و متن‌­باز است که برای رمز­نگاری داده‌های حساس در دستگاه­‌های قابل حمل مانند فلش درایو، هارد دیسک و ... این داده‌ها ممکن است در قالب‌های مختلفی مانند متن، تصویر، ویدئو و غیره باشند. اما هنوز شکاف هایی وجود دارد که باید جستجو کرد.با اینکه جولیا فقط چند سال است که هست، خود را به عنوان یک انتخاب خوب ثابت کرده است.

مقیاس افقی شامل اضافه کردن ماشین های بیشتر به یک سیستم توزیع شده است، در حالی که مقیاس عمودی شامل افزایش ظرفیت ماشین های موجود است. تصمیم بین این دو رویکرد بر معماری، مدل برنامه نویسی و عملکرد کلی سیستم تأثیر می‌گذارد. این مقاله چالش های برنامه نویسی ذاتی در طراحی، توسعه و نگهداری سیستم های توزیع شده در مقیاس بزرگ را بررسی می‌کند. این کتاب به مسائل مربوط به مقیاس پذیری، تحمل خطا، ثبات و ارتباطات می‌پردازد و بینش هایی را در مورد پیچیدگی هایی که توسعه دهندگان با آن روبرو هستند و استراتژی های مورد استفاده برای مقابله با این چالش ها ارائه می‌دهد. این دوره آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌ها برای مدیریت و پردازش داده‌های حجیم آشنا شوید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهایی مانند Apache Spark، Kafka و Flink، شما می‌توانید به یک متخصص در پردازش داده‌های بزرگ و سیستم‌های توزیعی تبدیل شوید و مهارت‌های خود را در پروژه‌های مقیاس‌پذیر و صنعتی به کار ببرید.

SAS فرم کوتاهی برای سیستم تجزیه و تحلیل آماری است که رهبر بهترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده است. این یکی از بهترین ها در فضای تحلیل تجاری با بیشترین سهم در سازمان خصوصی است. SAS از دهه 1960 برای مدل‌سازی آماری مورد استفاده قرار گرفته است و هنوز پس از سال‌ها به‌روزرسانی و اصلاح، جایگاه خود را حفظ کرده است. دلیل اصلی محبوبیت، طیف گسترده ای از توابع آماری با رابط کاربری گرافیکی کاربر پسند است که می تواند در مدت زمان بسیار کوتاهی آموخته شود. SAS شامل اجزای مختلفی برای دسترسی به پایگاه‌های داده و فایل‌های مسطح و بدون قالب، دستکاری داده‌ها و تولید خروجی گرافیکی برای انتشار در صفحات وب و سایر مقاصد است.

به عنوان مثال، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های بیماران می‌تواند به تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سرطان منجر شود. داده‌های بزرگ یا همان Big Data به مجموعه‌هایی از داده‌ها اشاره دارد که به دلیل حجم، سرعت تولید، و تنوع بالا، مدیریت و تحلیل آن‌ها با ابزارهای سنتی امکان‌پذیر نیست. در دنیای امروزی که تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است، داده‌های بزرگ نقشی کلیدی در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکارها، پیش‌بینی روندها، و توسعه فناوری‌های جدید ایفا می‌کند. مباحث «مدیریت کلان داده» (Big Data Management) را می‌توان به دو بخش مجزا تقسیم‌بندی کرد که در ادامه بیان شده‌اند. چارچوب کلان داده را اغلب، تحت عنوان «زیرساخت کلان داده» (Big Data Infrastructure) می‌شناسند. این بخش، وظیفه سازمان‌دهی و مدیریت اطلاعات برای تحلیل و استخراج ارزش را دارا است و به دو زیرساخت سخت‌افزاری و مدیریت داده تقسیم می‌شود که هر یک در ادامه تشریح شده‌اند.

عدم شفافیت برخی از مدل‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، شفافیت و مسئولیت‌پذیری را با چالش‌هایی مواجه می‌کند. شیوه های برنامه نویسی اخلاقی شامل مستندسازی معماری مدل، فرآیندهای آموزشی و معیارهای تصمیم گیری است. تلاش برای توسعه مدل‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین قابل تفسیر به ملاحظات اخلاقی در برنامه‌نویسی علم داده کمک می‌کند. جمع آوری و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ نگرانی های اخلاقی مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده ها را ایجاد می‌کند. شیوه‌های برنامه‌نویسی باید رمزگذاری قوی، کنترل‌های دسترسی و تکنیک‌های ناشناس‌سازی را برای محافظت از اطلاعات حساس در بر گیرند.

یادگیری Big Data مهارت‌های شما را برای تحلیل داده‌های حجیم، تصمیم‌گیری استراتژیک و ارتقای شغلی تقویت می‌کند. به مجموعه داده‌های حجیم، متنوع و با سرعت پردازش بالا گفته می‌شود که نیازمند فناوری‌های خاصی مانند Hadoop برای ذخیره‌سازی و تحلیل است. منابع داده‌های بزرگ شامل داده‌های ساختاریافته مانند پایگاه‌های اطلاعاتی، داده‌های نیمه‌ساختاریافته مانند فایل‌های XML و JSON و داده‌های غیرساختاریافته مانند ویدیوها، تصاویر و پیام‌ها در شبکه‌های اجتماعی است. این منابع از سنسورها، دستگاه‌هایIoT، سامانه‌های مدیریت مشتری (CRM) و حتی ابزارهای پیش‌بینی هواشناسی تولید می‌شوند. زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک ابزار اساسی برای متخصصان داده است که با پایگاه های داده رابطه ای کار می‌کنند.

برنامه نویسی نقشی اساسی در پیش پردازش داده ها ایفا می‌کند - مرحله مهم تمیز کردن و تبدیل داده های خام به قالب مناسب برای تجزیه و تحلیل. کتابخانه Pandas پایتون ابزارهای قدرتمندی را برای پاکسازی داده های از دست رفته، رسیدگی به موارد پرت و تبدیل متغیرها فراهم می‌کند. Tidyverse R، شامل بسته‌هایی مانند dplyr و tidyr، قابلیت مشابهی را ارائه می‌کند و بر قالب داده‌ای تمیز و سازگار تأکید دارد. درخت در ساختمان داده نقشی حیاتی در زمینه‌های مختلف علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی ایفا می‌کند. این ساختارها با ارائه روشی منظم برای سازمان‌دهی و مدیریت داده‌ها، به تسهیل جستجو، درج، و حذف اطلاعات کمک می‌کنند. انواع مختلف درخت‌ها هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند که می‌توانند در شرایط مختلف بهینه‌ترین عملکرد را ارائه دهند.

این پلتفرم شامل دو ابزار اصلی یعنی Hadoop Distributed File System (HDFS) و موتور پردازش MapReduce می­‌شود. برای پردازش داده‌­های بزرگ، از ابزارها و روش‌­های مختلفی مانند Apache Hadoop، Spark، NoSQL، SQL و روش‌های مبتنی بر Cloud Computing استفاده می­‌شود. در بسیاری از موارد، این داده‌ها در زمان واقعی جمع‌آوری و پردازش می‌شوند و نیاز به پردازش‌های بسیار سریع دارند. علاوه بر این، چنین تجمعی در یک سرور واحد، چندین خطر عملکرد را به همراه دارد. این موارد ممکن است از خرابی سرور، راندمان محاسباتی ضعیف، تأخیر بالا، مصرف بالای حافظه و آسیب‌پذیری‌ها تا موارد دیگر متغیر باشد. همانطور که قبلا ذکر شد، داده های بزرگ در چندین سرور تکه در یک DFS موجود است.

مباحث اصلی شامل مفاهیمی مانند معماری کلان داده، Hadoop Distributed File System (HDFS)، مدل برنامه‌نویسی MapReduce و آشنایی با ابزارهای پیشرفته مانند Spark، Kafka و Hive است. پایگاه داده‌های NOSQL توانسته‌اند خود را با مشکلات کلان داده انطباق دهند و تا حدودی آن‌ها را برطرف کنند. در بخش فیلم و دوره آموزشی به مباحث مختلفی ازجمله آموزش برنامه‌نویسی، الگوریتم بهینه‌سازی (الگوریتم ژنتیک، الگوریتم PSO، الگوریتم گرگ خاکستری، الگوریتم MFO و سایر موارد)، آموزش شبکه، صنایع غذایی و آموزش‌های پایه پرداخته می‌شود. در اکثر مراجع درخت‌ها را بر اساس تعداد فرزندان و مقادیر گره‌ها دسته‌بندی می‌کنند. در سال 2012 مواجهه بشر با big data به عنوان یک پروژه جهانی انجام شد با مرکزیت مجموعه ای بلادرنگ که مقدار بزرگی از داده ها را نمایش میدهد و تحلیل میکند. Facebook ، نهصد و نود و پنج میلیون حساب کاربری فعال ماهانه با 70 زبان دارد ، 140 میلیارد تصویر آپلود شده است ، 125 میلیارد اتصالات دوستها و روزانه 30 میلیارد قطعه های با محتوا و 2.7 میلیارد like و comment ارسال میشود.

چالش‌های معماری لامبدا باعث شد تا معماری دیگری به نام کاپا مطرح شود که در آن لایه‌ی Batch عملا حذف می‌شود. در این معماری برای ساده‌ترشدن مدیریت سامانه و عدم نیاز به دو بخش جداگانه پردازشی، تمام پردازش‌ها در لایه‌ی سریع انجام می‌گیرد و هر کاری که قرار است روی داده‌ی ورودی انجام شود، به صورت لحظه‌ای و بلادرنگ صورت خواهد پذیرفت. دستور SELECT در بازیابی داده ها از جدول بدون تغییر چیزی در جدول کمک می کند. از کاربردهای هش مپ میتوان به ساخت ایندکس در پایگاه داده‌ها، ذخیره داده‌های کاربر و پیاده‌سازی کش‌ها و پیاده‌سازی شمارش کلمات در پردازش متن استفاده کرد. در این مطلب مفاهیم پایه تحلیل داده­‌های بزرگ از جمله جمع ‌آوری داده­‌ها، ذخیره ‌سازی، پیش ‌پردازش و تحلیل داده­‌ها، بصری ‌سازی داده‌ها و کاربرد داده‌­ها برای تصمیم ‌گیری‌های حیاتی معرفی شد. تحلیل داده‌­های بزرگ، به دلیل حجم و پیچیدگی داده­‌ها، به یکی از چالش­‌های بزرگ در علوم داده­‌ای تبدیل شده است.