現代の進歩は、データの急速な成長につながっている私たちの生活をますますデジタル化しています。このような多次元データセットは、新しい知識を発掘し、そこから意思決定の洞察を開発する可能性があるため、貴重です。複数のソースから大量のデータを分析することで、組織は将来の計画を立て、変化する市場動向や顧客の要求を予測できます。Hadoop フレームワークは、より大きなデータセットを処理するための一般的なプラットフォームですが、さまざまなアプリケーション ドメインで使用できる他のコンピューティング インフラストラクチャが数多くあります。この研究の主な焦点は、主要なビッグ データ リソース管理システムをクラウド コンピューティング環境のコンテキストでどのように分類する方法です。ビッグデータフレームワークの特徴を持つ重要な機能と、関連する課題や課題を特定します。これらのプラットフォームの使用シナリオを特定するために、さまざまな側面からさまざまな評価指標を使用します。この研究は、インターネット上で入手可能な文献と矛盾するいくつかの興味深い発見を思いついた。<br><br>1. はじめに。<br><br>.
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