Question

1. Что понимается под Bigdata? 2. Приведите примеры использования больших данных? 3. Опишите алгоритм работы с Bigdata 4. Что называется базой данных? 5. Что такое СУБД? 6. Что такое реляционные базы данных? 7. Приведите пример реляционной модели данных. 8. Чем отличается сетевая модель данных от иерархической? 9. Приведите примеры иерархической и сетевой моделей данных.

Answer 1

1)Big Data – это большие данные. Если говорить более профессиональным языком, то это набор специальных методов и инструментов, которые используются для хранения и обработки огромных объемов данных для решения конкретных задач

2) в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов

ритейле: персональные предложения и оптимизация выкладки товаров

финансах: оценка платежеспособности и повышение качества сервиса

3)

Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин. Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

4)База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машин

5)субд-(Система управления базами данных)совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

6)Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных

7)Объектами реляционной модели в основном являются таблицы (отношения). Целостность данных обеспечивается внешними и первичными ключами

8)Разница между иерархической моделью данных и сетевой состоит в том, что в иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.

9) пример предметной областной Школьной библиотеки. В любой библиотеке для поиска нужной литературы используются каталоги, в которых хранятся сведения обо всех имеющихся в ней книгах. Каталоги бывают алфавитные и предметные . Каталог состоит из карточек. В карточке содержатся сведения об одной книге. Карточки создаются в двух экземплярах, один из которых хранится в алфавитном каталоге, а другой — в предметном. Оба каталога содержат одни и те же карточки, но расставлены они в разном порядке.

Answer 2

Ответ:

1 Говоря по-русски, Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

2. База данных — это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД).

5.системой управления базами данных субд

Объяснение:

прости

Answer 3

1. Big Data (большие данные) - это термин, используемый для описания объема данных, который настолько велик и сложен, что его обработка, хранение, анализ и управление стандартными методами становится непрактичным или невозможным. Большие данные характеризуются тремя основными аспектами: объемом, скоростью и разнообразием данных.

2. Примеры использования больших данных:

   • Анализ поведения клиентов: Онлайн-магазины могут анализировать данные о покупках и предпочтениях клиентов для создания персонализированных рекомендаций.
   • Медицинская диагностика: Обработка больших объемов медицинских данных может помочь в выявлении паттернов и симптомов для ранней диагностики заболеваний.
   • Прогнозирование погоды и климатических изменений: Анализ данных с метеорологических станций и спутников позволяет предсказывать погоду и изучать климатические тенденции.
   • Анализ социальных медиа: Изучение данных из социальных сетей помогает понять общественное мнение, тренды и эмоциональное состояние пользователей.
   • Финансовый анализ: Большие данные используются для анализа рыночных трендов, предсказания колебаний цен акций и обнаружения мошенничества.

3. Алгоритм работы с Big Data может включать следующие шаги:

   • Сбор данных: Получение данных из различных источников.
   • Хранение: Выбор подходящей платформы или хранилища для хранения больших данных.
   • Обработка: Применение методов обработки данных, таких как параллельные вычисления и распределенная обработка, для анализа и извлечения информации.
   • Анализ: Применение алгоритмов анализа данных для выявления паттернов, трендов и значимой информации.
   • Визуализация: Представление результатов анализа с помощью графиков, диаграмм и визуальных средств.

4. База данных - это структурированная коллекция данных, организованных для эффективного хранения, управления и извлечения информации. Базы данных используются для хранения больших объемов данных и обеспечивают методы доступа и манипуляции с этими данными.

5. СУБД (Система Управления Базами Данных) - это программное обеспечение, предназначенное для управления базами данных. СУБД предоставляют средства для создания, модификации, запросов и администрирования данных в базах данных.

6. Реляционные базы данных - это тип баз данных, основанный на реляционной модели данных, предложенной Эдгаром Коддом. Они организованы в виде таблиц (отношений), состоящих из строк (кортежей) и столбцов (атрибутов). Данные хранятся в нормализованном виде, что способствует эффективному поиску и обработке информации.

7. Пример реляционной модели данных: Таблица "Сотрудники":

   Идентификатор	Имя	Возраст	Зарплата
   1	Иван	30	50000
   2	Мария	28	55000
   3	Александр	35	60000

8. Сетевая модель данных и иерархическая модель данных - это две различные структуры для организации данных в базах данных. Главное отличие заключается в способе организации связей между данными:

   • Иерархическая модель данных организует данные в иерархической структуре, подобной дереву, где каждая запись может иметь одного или нескольких родителей и несколько дочерних записей.
   • Сетевая модель данных позволяет записям иметь несколько родителей и несколько дочерних записей, образуя сложные сетевые структуры.

9. Примеры:

   • Иерархическая модель данных: Структура компании, где каждый менеджер может иметь несколько подчиненных, а каждый подчиненный может иметь только одного родителя (своего непосредственного начальника).
   • Сетевая модель данных: Система авиабилетов, где один авиабилет может иметь несколько пассажиров (родителей), и каждый пассажир может быть связан с несколькими билетами (дочерними записями).