Page 458 - RAQAMLI TRANSFORMATSIYA DAVRIDA PEDAGOGIK TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH ISTIQBOLLARI

funksiya qoʻllaniladi. Map () funktsiyasi bitta kirish yozuviga qoʻllaniladi va bir qator
kalit­qiymat juftlarini hosil qiladi.
Shuffle bosqichi. Bu bosqich foydalanuvchiga sezilmaydi. Bu bosqichda map()
funksiyasining chiqishlari “savatcha”larga boʻlinadi. Keyinchalik bu “savatcha” lar
Reduce() bosqichi uchun kirish maʼlumotlari hisoblanadi.
Reduce() bosqichi. Shuffle bosqichida hosil boʻlgan qiymatga ega boʻlgan har
bir "savat" reduce() bosqichiga oʻtadi. Reduce() bosqichi foydalanuvchi tomonidan
belgilanadi va bitta “savat” uchun yakuniy natijani hisoblaydi. Reduce () funktsiyasi
tomonidan qaytarilgan barcha qiymatlarning toʻplami MapReduce vazifasining
yakuniy natijasidir.

NATIJALAR
MapReduce haqida baʼzi qoʻshimcha maʼlumotlar: funksiyaning ishlashi
mustaqil ravishda boshlanadi va parallel ravishda turli xil klientli mashinalarda
ishlashi mumkin. Shuffle parallel saralashni ifodalaydi, shuning uchun u turli xil
klientli qurilmalarda ishlashi mumkin. 1­3­bandlar gorizontal oʻlchovli printsipini
bajarishga imkon beradi.
MapReduce­bu hamma vaqt maʼlumotlarni koʻchirib oladi va qachonki
murojaat boʻlsa, zudlik bilan javob qaytaradi [6].
Katta hajmli maʼlumotlar aslida ilmiy­tadqiqotga aloqador sohalarda avvaldan
ham mavjud boʻlgan boʻlsada, lekin soʻnggi yillardagina ushbu fenomen koʻproq
tilga olinadigan boʻldi. Bunga sabab bugungi kunda yangi texnologiyalar, qurilmalar
va aloqa vositalarining tezkor rivojlanishi, ijtimoiy tarmoqlarning keng miqyosda
yoyilishi taʼsirida insoniyat tomonidan ishlab chiqilayotgan maʼlumotlar miqdori
keskin tarzda ortib borishidir. Hozirgi kunda insoniyat tomonidan maʼlumot har 10
daqiqada yaratilmoqda. Bu turdagi katta hajmli maʼlumotlar bilan ishlashda
yangidan­yangi algoritm va texnologiyalar ishlab chiqilmoqda va amaliyotda keng
qoʻllanilyapti. Katta hajmli maʼlumot tushunchasi katta oʻlchamdagi ishlarni bajara
oladigan operatorlarga nisbatan ishlatiladi. Misol uchun, «Facebook» kompaniyasi
soatiga 10 milliondan ortiq yangi rasmlar joylashi bilan faxrlanishi mumkin. Katta
miqdordagi maʼlumotlarni tahlil qilish inson his etish imkoniyatidan tashqarida
boʻlgan qonuniyatlarni aniqlashda yordam beradi. Bu esa kundalik hayotimizdagi
barcha sohalar – hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya,
transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning
imkoniyatlarini oshirish, muammolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini
yaratadi. Salmoqli maʼlumotlardan foydalanish axborot mutaxasissi uchun
qoʻshimcha vazifalar va talablar yaratishdan tashqari, yangi maʼlumotlarni topish
(Data mining) va maʼlumot boʻyicha mutaxassis (Data scientist) kabi kasblarning
paydo boʻlishiga olib keladi. “Data mining” – biron qonuniyatni topish maqsadida
maʼlumotlarni tahlil qilishga aytiladi [8].
“Data science” tushunchasiga maʼlumotlar omborini loyihalash va
raqamlangan maʼlumotlarni qayta ishlashning barcha metodlari kiradi. “Data
science” salmoqli maʼlumotning biznes nuqtai nazaridan hozirgi zamonaviy
oʻrindoshi hisoblanadi. Bugungi kunda elektron hukumat tizimi butun dunyoda, shu
jumladan, Oʻzbekistonda keng rivojlanayotgan tizim hisoblanadi. Bu tizim fuqarolar,
tadbirkorlik subʼyektlari va davlat hokimiyati organlariga avvaldan shakllangan davlat
xizmatlarini koʻrsatishda zamonaviy axborot­kommunikatsiya texnologiyalaridan 456
foydalanishni koʻzda tutadi [5].

II SHO‘BA:

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

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