Как компьютеры обрабатывают большие числовые значения в современных информационных системах?

Для обработки больших числовых значений в современных информационных системах используют специализированное программное обеспечение, которое распределяет задачи между несколькими компьютерами. blog.skillfactory.ru

Такое ПО называют горизонтально масштабируемым. blog.skillfactory.ru Оно основано на модели параллельных вычислений — MapReduce. blog.skillfactory.ru

Процесс работы модели: blog.skillfactory.ru

1. Данные фильтруются по условиям, которые задаёт исследователь, сортируются и распределяются между отдельными компьютерами (узлами). blog.skillfactory.ru
2. Узлы параллельно рассчитывают свои блоки данных и передают результат вычислений на следующую итерацию. blog.skillfactory.ru

MapReduce — не конкретная программа, а скорее алгоритм, с помощью которого можно решить большинство задач обработки больших данных. blog.skillfactory.ru

Некоторые инструменты, которые используют для работы с большими данными:

• Apache Hadoop. lenta.ru Включает в себя распределённую файловую систему HDFS и фреймворк для обработки данных MapReduce. lenta.ru
• Apache Spark. lenta.ru Высокопроизводительный фреймворк для параллельной обработки данных, который предоставляет API на Java, Scala, Python и R. lenta.ru
• NoSQL-базы данных. lenta.ru Предоставляют масштабируемые и гибкие решения для хранения и обработки неструктурированных данных. lenta.ru
• Фреймворки для обработки потоков данных. lenta.ru Позволяют обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, обеспечивая надёжный и эффективный поток данных. lenta.ru
• Машинное обучение и искусственный интеллект. lenta.ru Используются для анализа больших данных, выявления паттернов, прогнозирования трендов и автоматизации процессов принятия решений. lenta.ru