1. Distribuerad datoranvändning: Big data-applikationer kan optimeras genom att fördela arbetsbelastningen över flera maskiner. Detta möjliggör ett bättre utnyttjande av datorresurser och minskar bördan på en maskin.
2. Datakomprimering: Genom att komprimera data kan du minska lagringskraven och förbättra den övergripande prestandan. Denna teknik är särskilt användbar när man hanterar stora datamängder.
3. Hadoop ekosystem: Hadoop ekosystem består av olika verktyg som kan användas för att bygga big data applikationer. Detta inkluderar verktyg för distribuerad lagring, bearbetning och analys.
4. Datareplikering: Genom att replikera data över flera noder kan du säkerställa att data alltid är tillgänglig, även i händelse av ett nodfel.
5. Datapartitionering: Genom att partitionera data kan du distribuera data över noder på ett sådant sätt att relaterad data lagras på samma nod. Detta kan förbättra frågeprestanda och minska tiden det tar att bearbeta data.
6. Bearbetning i minnet: Genom att använda minne istället för disklagring kan du förbättra programmets prestanda. Detta är särskilt användbart när du hanterar realtidsdata.
7. Dataströmning: Genom att använda strömningsteknik kan du bearbeta data när den genereras, snarare än att vänta på att den ska lagras. Detta kan hjälpa till att minska antalet noder som krävs för en big data-applikation.
8. Cloud computing: Genom att använda cloud computing-tjänster kan du utnyttja molnets skalbarhet och flexibilitet för att bygga big data-applikationer. Detta kan vara särskilt användbart för organisationer som inte har resurser att bygga och underhålla sin egen infrastruktur.
Publiceringsdatum: