1. Distribuované výpočty: Aplikace pro velká data lze optimalizovat rozložením pracovní zátěže na více počítačů. To umožňuje lepší využití výpočetních zdrojů a snižuje zátěž na jeden stroj.
2. Komprese dat: Komprimací dat můžete snížit požadavky na úložiště a zlepšit celkový výkon. Tato technika je užitečná zejména při práci s velkými datovými sadami.
3. Ekosystém Hadoop: Ekosystém Hadoop se skládá z různých nástrojů, které lze použít k vytváření aplikací pro velká data. To zahrnuje nástroje pro distribuované ukládání, zpracování a analýzu.
4. Replikace dat: Replikací dat mezi více uzly můžete zajistit, že data budou vždy dostupná, a to i v případě selhání uzlu.
5. Rozdělení dat na oddíly: Rozdělením dat na oddíly můžete data distribuovat mezi uzly takovým způsobem, že související data jsou uložena na stejném uzlu. To může zlepšit výkon dotazů a zkrátit čas potřebný ke zpracování dat.
6. Zpracování v paměti: Použitím paměti místo diskového úložiště můžete zlepšit výkon aplikace. To je užitečné zejména při práci s daty v reálném čase.
7. Streamování dat: Pomocí technologií streamování můžete zpracovávat data tak, jak jsou generována, a nemusíte čekat na jejich uložení. To může pomoci snížit počet uzlů potřebných pro aplikace velkých dat.
8. Cloud computing: Pomocí služeb cloud computingu můžete využít škálovatelnost a flexibilitu cloudu k vytváření aplikací pro velká data. To může být užitečné zejména pro organizace, které nemají prostředky na vybudování a údržbu vlastní infrastruktury.
Datum publikace: