Как основные наборы применяются в сфере больших данных?

Возможно, имелись в виду технологии и инструменты, которые используются для работы с большими данными (Big Data). 12 Некоторые из них и их применение:

• Apache Hadoop. 1 Это один из популярных фреймворков для обработки больших данных. 1 Включает в себя распределённую файловую систему HDFS и фреймворк для обработки данных MapReduce. 1
• Apache Spark. 1 Высокопроизводительный фреймворк для параллельной обработки данных. 1 Поддерживает обработку данных в реальном времени и в памяти, что делает его более быстрым по сравнению с Hadoop MapReduce. 1
• NoSQL-базы данных. 1 Такие как Apache Cassandra, MongoDB и Couchbase, предоставляют масштабируемые и гибкие решения для хранения и обработки неструктурированных данных, что особенно важно для Big Data-приложений. 1
• Фреймворки для обработки потоков данных. 1 К ним относятся Apache Kafka, Apache Storm и Apache Flink. 1 Позволяют обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, обеспечивая надёжный и эффективный поток данных. 1
• Машинное обучение и искусственный интеллект. 1 Используются для анализа больших данных, выявления паттернов, прогнозирования трендов и автоматизации процессов принятия решений. 1
• Кластерные системы управления данными. 1 Например, Apache HBase, предоставляют распределённые хранилища для работы с большими объёмами данных, обеспечивая быстрый доступ к данным и поддерживая масштабируемость. 1
• Технологии для визуализации данных. 1 Такие как Tableau, Power BI и D3.js, позволяют создавать наглядные диаграммы и графику на основе больших данных, что помогает понимать и анализировать информацию. 1