बड़े डेटा वातावरण में, बड़ी मात्रा में जटिल और विविध डेटा एकत्र, संसाधित और विश्लेषण किया जाता है। पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग प्रौद्योगिकियां ऐसे विशाल डेटासेट को संभालने के लिए अपर्याप्त हैं, क्योंकि उनमें बड़े डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक स्केलेबिलिटी, भंडारण क्षमता और कम्प्यूटेशनल शक्ति की कमी है।
इस वातावरण में, Apache Hadoop और Apache Spark जैसी तकनीकों का आमतौर पर उपयोग किया जाता है। ये वितरित कंप्यूटिंग ढांचे एक क्लस्टर में कई नोड्स में डेटा के समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देते हैं, जिससे बड़े डेटासेट के कुशल भंडारण, प्रसंस्करण और विश्लेषण को सक्षम किया जाता है। वे दोष सहनशीलता और उच्च मापनीयता भी प्रदान करते हैं।
बड़े डेटा वातावरण में अक्सर उपयोग की जाने वाली अन्य तकनीकों में NoSQL डेटाबेस शामिल हैं, जैसे MongoDB और Apache Cassandra, जो पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को अधिक प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, टेबल्यू और पावर बीआई जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण बड़े डेटा से जटिल अंतर्दृष्टि और पैटर्न को अधिक समझने योग्य और दृश्यमान रूप से आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने में मदद करते हैं।
मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने, भविष्यवाणियां करने और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम को अक्सर बड़े डेटा वातावरण में लागू किया जाता है। ये एल्गोरिदम डेटा के भीतर पैटर्न, सहसंबंध और विसंगतियों की पहचान करने में मदद करते हैं, जिससे निर्णय लेने और व्यावसायिक बुद्धिमत्ता में सुधार होता है।
अंत में, क्लाउड कंप्यूटिंग बड़े डेटा वातावरण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्योंकि यह असीमित भंडारण क्षमता, लोचदार स्केलेबिलिटी और ऑन-डिमांड कंप्यूटिंग संसाधन प्रदान करती है। Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure और Google Cloud प्लेटफ़ॉर्म जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से बड़े डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किए गए टूल और सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं।
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