В чем заключаются основные различия между обработкой больших, средних и малых данных?

Возможно, имелись в виду различия между обработкой больших и малых данных. Некоторые из них:

• Объём. www.unite.ai Большие данные требуют большого объёма информации, в то время как малые данные не в такой же степени. www.unite.ai
• Разнообразие. www.unite.ai Большие данные часто бывают неструктурированными и разнородными, в то время как малые данные, как правило, структурированы и единообразны. www.geeksforgeeks.org
• Скорость. www.unite.ai Большие данные состоят из массивных блоков информации, которые обычно периодически анализируются. www.unite.ai Малые данные можно обрабатывать гораздо быстрее, поэтому они часто включают информацию в реальном времени. www.unite.ai
• Обработка. www.geeksforgeeks.org Для обработки больших данных требуются распределённые платформы, такие как MapReduce или Spark. www.geeksforgeeks.org Малые данные часто могут обрабатываться на одном компьютере или в оперативной памяти. www.geeksforgeeks.org
• Аналитика. www.geeksforgeeks.org Для анализа больших данных часто требуются передовые методы аналитики, такие как машинное обучение. www.geeksforgeeks.org Для малых данных могут быть использованы традиционные статистические методы. www.geeksforgeeks.org
• Безопасность. www.geeksforgeeks.org Защита систем с большими данными намного сложнее. www.geeksforgeeks.org Для малых данных методы обеспечения безопасности включают права пользователя, шифрование данных, хэширование и т. д.. www.geeksforgeeks.org
• Инфраструктура. www.geeksforgeeks.org Для больших данных характерна более гибкая инфраструктура с горизонтально масштабируемым оборудованием. www.geeksforgeeks.org Для малых данных — предсказуемое распределение ресурсов, в основном аппаратное обеспечение с вертикальной масштабируемостью. www.geeksforgeeks.org