Page 456 - RAQAMLI TRANSFORMATSIYA DAVRIDA PEDAGOGIK TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH ISTIQBOLLARI

“RAQAMLI TRANSFORMATSIYA DAVRIDA

PEDAGOGIK TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH
ISTIQBOLLARI”

MAPREDUCE PARADIGMASI VA BIG DATA BILAN ISHLASH
TEXNOLOGIYALARI

Muallif: Madaminov Uktamjon Ataxanovich
1
Affiliyatsiya: Abu Rayhon Beruniy nomidagi Urganch davlat universiteti dotsenti, p.f.f.d.
(PhD)
1
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17350555

ANNOTATSIYA

Ushbu maqolada katta hajmli maʼlumotlarga taʼrif berilgan. Katta hajmli maʼlumotlarga
misollar keltirilgan va ularni qayta ishlash texnologiyalarining bir nechtasi tahlil qilingan.
Katta hajmli maʼlumotlarni qayta ishlovchi texnologiyalardan parallel qayta ishlash metodi,
qayta taqdim etilgan tanlov metodi va modellar kombinatsiyasi metodlarining afzalliklari va
kamchiliklari koʻrib chiqilgan. Ushbu metodlar maʼlumotlarni qayta ishlovchi taqsimlangan
texnologiyalar bilan solishtirilgan. Ushbu maqolada yana katta hajmli maʼlumotlarni qayta
ishlash prinsiplaridan bir qanchasi koʻrib chiqilgan. Ulardan gorizontal oʻlchovlar prinsipi,
teskari barqarorlik prinsipi, maʼlumotlarning joylashuvi prinsiplari koʻrib chiqilgan va tahlil
qilingan.
MapReduce modeli ham yuqoridagi uchta prinsipga asoslanib ish olib boradi. Bu ham
kompyuter klasteridagi katta hajmdagi maʼlumotlarni qayta ishlash uchun taqsimlangan
maʼlumotlarni qayta ishlash modeli hisoblanadi. Ushbu maqolada bir nechta metod va
modellar tahlil qilinib afzalliklari va kamchiliklari koʻrib chiqilgan.

Kalit soʻzlar: Big Data, MapReduce paradigmasi, gorizontal oʻlchovlar, maʼlumotlarning
joylashuvi, teskari barqarorlik.

KIRISH
MapReduce paradigmasi:
- Big Data­maʼlumotlar 100 Gb dan ortiq boʻlsa;
- Big Data­bu Excelda qayta ishlab boʻlmaydigan maʼlumotlar;
- Big Data­ bitta kompyuterda qayta ishlanmaydigan maʼlumotlar.
Katta hajmli maʼlumotlar­ bu turli xil strukturalangan va strukturalanmagan
maʼlumotlarni qayta ishlash metodlari, usullari va yechimlarining uzluksiz oʻsib
borishidir. Katta hajmli maʼlumotlar deganda maʼlumotlar miqdori emas balki, ularni
qayta ishlash metodlari tushiniladi. Quyidagi baʼzi bir maʼlumotlar manbai katta
hajmli maʼlumotlar manbasiga misol boʻla oladi:
­ internetda foydalanuvchi harakatlarining qaydlari;
­ transport kompaniyalari uchun avtomobillardan kelayotgan GPS signallar
oqimi;
­ barcha bank mijozlarining tranzaksiyalari;
­ katta chakana savdo tarmogʻida barcha xaridlar haqida maʼlumot va h.k.

454

II SHO‘BA:

Sun'iy intellekt va insoniy munosabatlar transformatsiyasi: shaxsdagi muvaffaqiyatlar va rivojlanish istiqbollari

https://www.asr-conference.com/