Кластер с обратной индексацией хранимых данных по всем полям: быстрая аналитика данных Этот компонент в кластере представляет собой механизм обратной индексации данных во всех полях. Обратная индексация - это процесс создания индекса из списка слов или терминов, в котором для каждого слова или термина указывается, в каких документах оно встречается. Такой индекс позволяет быстро выполнять поиск по заданным терминам и находить документы, содержащие эти термины. В данном случае, обратная индексация происходит по всем полям хранимых данных в кластере. Это позволяет быстро производить аналитику данных, делать поиск по различным критериям и находить связи между данными. Адаптер для реляционных СУБД: сбор данных с источников Этот компонент служит для сбора данных с различных реляционных баз данных (СУБД). Реляционные базы данных - это структурированные хранилища данных, организованные по принципу таблицы, состоящей из строк и столбцов. Адаптер для реляционных СУБД предоставляет интерфейс для подключения к таким базам данных и извлечения из них данных. Он осуществляет сбор данных с источника, нормализацию и фильтрацию этих данных для дальнейшей обработки. Система сбора, фильтрации и нормализации данных с возможностью работы с всплесками нагрузки: сбор данных с источников Этот компонент предназначен для сбора данных с различных источников и их фильтрации и нормализации. Фильтрация данных включает удаление ненужных данных и выборку только тех, которые необходимы для дальнейшей обработки или анализа. Нормализация данных подразумевает приведение их к определенному формату или стандарту, что упрощает дальнейшую обработку. Кроме того, этот компонент обеспечивает работу с всплесками нагрузки, то есть способность обрабатывать большие объемы данных в определенные периоды времени без проблемы. Подсистема, использующая резидентные (in-memory) вычисления: обработка данных Эта подсистема основана на использовании резидентных вычислений, то есть вычислений, которые выполняются в памяти компьютера, а не на диске. Память компьютера обеспечивает гораздо более быстрый доступ к данным, поэтому использование резидентных вычислений позволяет обрабатывать данные с высокой скоростью. Это особенно полезно для обработки больших объемов данных, так как их обработка на диске может занять много времени. Такая подсистема является важной частью обработки данных в кластере. Табличная система хранения данных: центральное хранилище Эта система является центральным хранилищем данных в кластере. Она представляет собой табличную систему хранения данных, где данные организованы в виде таблиц с определенными столбцами. Такая система обеспечивает эффективное хранение и доступ к данным. Она может быть использована для хранения как структурированных данных (например, таблиц баз данных), так и полуструктурированных или неструктурированных данных. Табличная система хранения данных обеспечивает высокую производительность при доступе к данным. Файлы на дисках кластера: центральное хранилище Этот компонент представляет собой центральное хранилище данных в кластере, где данные хранятся на дисках. Файлы на дисках представляют собой основную форму хранения данных, используемую в кластере. Они могут хранить различные типы данных, включая текст, изображения, видео и другие форматы. Файлы на дисках обеспечивают долгосрочное хранение данных, их сохранность и доступ к ним с высокой скоростью. Система удалённого словаря в памяти: быстрая аналитика данных Эта система представляет собой удаленный словарь, который хранит данные в памяти компьютера. Использование памяти для хранения данных позволяет обеспечить быстрый доступ к ним и высокую скорость обработки. В случае системы удалённого словаря, данные хранятся в памяти компьютера, а не на диске. Это позволяет существенно сократить время доступа к данным и ускорить аналитику данных. Map Reduce: обработка данных MapReduce - это алгоритмическая модель для параллельной обработки больших объемов данных. Он состоит из двух шагов: Map и Reduce. Шаг Map состоит в том, что исходные данные разделяются на независимые части, каждая из которых обрабатывается отдельным узлом кластера. Затем результаты обработки объединяются воедино. Шаг Reduce состоит в том, что полученные результаты объединяются и обрабатываются дальше для получения итогового результата. MapReduce позволяет эффективно распараллелить обработку данных и ускорить ее выполнение. Он широко используется для обработки больших объемов данных в кластерах.