Table of Contents
অত্যাধিক বড় তথ্যের জন্য অ্যালগরিদম গঠন করা হয়েছে । প্রচুর তথ্য প্রদানের উদ্দেশ্যে এই অ্যালগরিদমের মধ্যে কিছু কার্যকারীভাবে ব্যবহার করা আবশ্যক। এই অ্যালগরিদমটি অবশ্যই রিসোর্স ব্যবহার করতে হবে এবং তথ্য প্রবাহের জন্য সঠিকভাবে গণনা করতে হবে।
বড়- আকার অ্যালগোরিদমের স্থানাংক
বড় মাপের তথ্য প্রক্রিয়ার ক্ষেত্রে অ্যালগরিদমের উন্নয়নের জন্য কয়েকটি মৌলিক নীতি নির্দেশনা। এগুলোর মধ্যে দক্ষতা, দক্ষতা এবং ত্রুটির মধ্যে রয়েছে। অ্যালগোরিদমের ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র তথ্য সেটে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য জটিল জটিলতা এবং মেমরি ব্যবহার করা উচিত।
( ১ করি.
বড় মাপের অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সর্বাধিক মাপের অ্যালগরিদম ব্যবহার করা প্রয়োজন সর্বোত্তম অনুশীলন । এগুলোর মধ্যে অনুরূপ অনুরূপ প্রক্রিয়া, বিতরণ এবং উপাত্ত পার্টিশনিং । হাংলোইন্ডারের মত কাঠামোগুলো একাধিক নোডের মাধ্যমে তথ্য পরিচালনা করতে পারে ।
সাধারণ টেকনেটিক এবং কৌশলী
- [[F]] r[FLT] ফাংশনগুলো:[FLT] বড় মাপের উপাত্ত তৈরির জন্য একটি প্রোগ্রামিং মডেল [FLT]
- [[FLT] ডাটা পার্টিশন:[FLTR] সাদৃশ্যে delete [FLT] তথ্যের পরিমাপক প্রক্রিয়া পরিচালনা করতে সক্ষম হওয়া উপাত্তকে সমতুল্য করে ।
- [[F] ব্যালিং:[FLT] বোতলের মধ্যে প্রবেশের জন্য এমনকি সম্পদসমূহও বন্ধ করে দেওয়ার জন্য কাজ করে ।
- [[F] উন্নত প্রক্রিয়া:[FLT] সমগ্র তথ্য ছাড়া নতুন ডাটা আপডেট করা হবে। [FLT]