1. Dağıtılmış bilgi işlem: Büyük veri uygulamaları, iş yükünü birden fazla makineye dağıtarak optimize edilebilir. Bu, bilgi işlem kaynaklarının daha iyi kullanılmasına olanak tanır ve herhangi bir makine üzerindeki yükü azaltır.
2. Veri sıkıştırma: Verileri sıkıştırarak depolama gereksinimlerini azaltabilir ve genel performansı artırabilirsiniz. Bu teknik, özellikle büyük veri kümeleriyle uğraşırken kullanışlıdır.
3. Hadoop ekosistemi: Hadoop ekosistemi, büyük veri uygulamaları oluşturmak için kullanılabilecek çeşitli araçlardan oluşur. Bu, dağıtılmış depolama, işleme ve analiz için araçları içerir.
4. Veri çoğaltma: Verileri birden fazla düğümde çoğaltarak, bir düğüm arızası durumunda bile verilerin her zaman kullanılabilir olmasını sağlayabilirsiniz.
5. Veri bölümleme: Verileri bölümleyerek, ilgili veriler aynı düğümde depolanacak şekilde verileri düğümler arasında dağıtabilirsiniz. Bu, sorgu performansını artırabilir ve verileri işlemek için gereken süreyi azaltabilir.
6. Bellek içi işleme: Disk depolama yerine bellek kullanarak uygulama performansını iyileştirebilirsiniz. Bu, özellikle gerçek zamanlı verilerle uğraşırken kullanışlıdır.
7. Veri akışı: Akış teknolojilerini kullanarak, verileri depolanmalarını beklemek yerine oluşturuldukları gibi işleyebilirsiniz. Bu, bir büyük veri uygulaması için gereken düğüm sayısını azaltmaya yardımcı olabilir.
8. Bulut bilgi işlem: Bulut bilgi işlem hizmetlerini kullanarak, büyük veri uygulamaları oluşturmak için bulutun ölçeklenebilirliğinden ve esnekliğinden yararlanabilirsiniz. Bu, özellikle kendi altyapısını oluşturacak ve sürdürecek kaynaklara sahip olmayan kuruluşlar için yararlı olabilir.
Yayın tarihi: