ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
‫دهنده‬ ‫ارائه‬:‫عسگریان‬ ‫احسان‬
9/16/2016
1
9/16/20162
9/16/20163
From the dawn of civilization until
2003, humankind generated five
exabytes of data. Now we produce
five exabytes every two days…and
the pace is accelerating.
Eric Schmidt,
Executive Chairman, Google
9/16/20164
9/16/20165
9/16/20166
The ‘Datafication’
of our World;
• Activities
• Conversations
• Words
• Voice
• Social Media
• Browser logs
• Photos
• Videos
• Sensors
• Etc.
Volume
Variety
Velocity
Analysing
Big Data:
• Text analytics
• Sentiment analysis
• Face recognition
• Voice analytics
• Movement analytics
• Etc.
Value
9/16/20167
9/16/20168
9/16/2016
10
9/16/201611
9/16/201612
9/16/201613
 Ambari™: A web-based tool for provisioning, managing, and monitoring Apache
Hadoop clusters which includes support for Hadoop HDFS, Hadoop MapReduce, Hive,
HCatalog, HBase, ZooKeeper, Oozie, Pig and Sqoop.
 Hue : a web interface for Hadoop projects, supports many of the more widely used
 components of the Hadoop ecosystem. It features file browsers for HDFS and HBase
and a job browser for MapReduce/YARN.
 ZooKeeper™: is a service for coordination and synchronization of distributed systems.
 Mahout™: A Scalable machine learning and data mining library.
9/16/201615
9/16/201616
9/16/201617
9/16/201618
9/16/201619
9/16/201620
9/16/201621
9/16/2016
22
9/16/201623
9/16/201624
‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫مزایای‬NoSql:
o‫اطالعات‬ ‫درج‬ ‫بیشتر‬ ‫سرعت‬
o‫گسترش‬ ‫امکان‬ ‫و‬ ‫پذیر‬ ‫مقیاس‬‫راحت‬‫تر‬
o‫برای‬ ‫شده‬ ‫بهینه‬ ‫و‬ ‫مناسب‬‫مشخص‬ ‫های‬‫قالب‬‫داده‬
(‫کلید‬ ،‫گراف‬-‫مقدار‬)‫غیرساختیافته‬ ‫های‬‫داده‬ ‫و‬
‫نقاط‬‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫ضعف‬NoSql:
o‫از‬ ‫آنها‬ ‫پشتیبانی‬ ‫عدم‬‫تمام‬‫ویژگی‬‫های‬ACID
o‫نامناسب‬‫برای‬join‫داده‬
o‫بازیابی‬ ‫سرعت‬(select)‫نرمال‬ ‫های‬‫داده‬(‫ایندکس‬ ‫و‬
‫شده‬)‫قاب‬ ‫بطور‬ ‫ای‬‫رابطه‬ ‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫به‬ ‫نسبت‬‫ل‬
‫هست‬ ‫تر‬‫پایین‬ ‫مالحظه‬.
o‫از‬ ‫پشتیبانی‬ ‫عدم‬trigger
9/16/201625
https://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
http://nosql-database.org/
9/16/2016
27
9/16/201628
9/16/201629
9/16/201630
9/16/201631
9/16/201632
9/16/201633
9/16/201638
9/16/201640
9/16/2016
41
9/16/201642
9/16/201644
9/16/201645
9/16/201646
Tehran
MSTT Data
Warehouse
(18M data per
day)
AVL
6M locations a
day
BluetoothS
ensors
1.2M vehicles a
day
SCATS
log files
2M log a day of
1400 approaches
Speed
Cameras
5M vehicles a day
e-Ticket
4M transactions a
day
Traffic Zone
Cameras
300K vehicles a
day
‫الگ‬ ‫داده‬ ‫هزاران‬ ‫روزانه‬ ‫تولید‬
‫شهرسازی‬ ‫سیستم‬‫شهرداری‬
‫روزانه‬ ‫تولید‬‫داده‬ ‫میلیون‬ ‫چند‬
‫مختلف‬ ‫منابع‬ ‫از‬ ‫ترافیکی‬
‫تولید‬‫روزانه‬‫صدها‬‫داد‬ ‫میلیون‬‫ه‬
CDR‫و‬ADSL‫در‬‫مخابرات‬
‫مناسب‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬ ‫با‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫سازی‬‫ذخیره‬:
‫داده‬ ‫کالن‬ ‫زمینه‬ ‫در‬ ‫متخصصین‬ ‫کمبود‬ ‫و‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫بستر‬ ‫نگهداری‬ ‫و‬ ‫ایجاد‬ ‫باالی‬ ‫هزینه‬
‫پتا‬ ‫های‬‫داده‬ ‫حجم‬ ‫روی‬ ‫گزارش‬ ‫به‬ ‫نیاز‬-‫بایت‬
‫قبیل‬ ‫از‬ ‫ای‬‫رابطه‬ ‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫و‬ ‫داده‬ ‫انباره‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬Oracle‫و‬SQL Server‫نیستند‬ ‫جوابگو‬
‫غیرساختیافته‬ ‫های‬‫داده‬ ‫یا‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫انواع‬ ‫در‬ ‫تنوع‬(‫متن‬ ‫مانند‬)
‫باشد‬ ‫داشته‬ ‫کاربرد‬ ‫میتواند‬ ‫که‬ ‫موارد‬ ‫برخی‬:
‫های‬‫داده‬‫بانکی‬ ‫های‬‫تراکنش‬
‫مخابرات‬ ‫مشتریان‬ ‫کارکرد‬ ‫های‬‫داده‬(CDR‫و‬ADSL)
‫وب‬ ‫های‬‫داده‬(‫جو‬‫پارسی‬ ‫جستجوی‬ ‫موتور‬)
‫الگ‬ ‫های‬‫داده‬(‫و‬ ‫سرورها‬)...
‫برای‬ ‫مناسب‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬ ‫با‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫پردازش‬:
‫ها‬‫داده‬ ‫ای‬‫دسته‬ ‫تحلیل‬(Batch Processing:)‫و‬ ‫ماشین‬ ‫یادگیری‬...‫زیاد‬ ‫حجم‬ ‫روی‬(‫گیگابایت‬)‫داده‬
‫ها‬‫داده‬ ‫جریان‬ ‫تحلیل‬(Stream Real-time Processing:)‫و‬ ‫رویداد‬ ‫تشخیص‬( ...‫تصمیم‬ ‫که‬ ‫مواردی‬
‫شوند‬‫می‬ ‫ایجاد‬ ‫زیاد‬ ‫سرعت‬ ‫با‬ ‫که‬ ‫های‬‫داده‬ ‫روی‬ ‫ای‬‫لحظه‬)
9/16/201647
48 9/16/2016
Ad

Recommended

Data Mining (Concepts, Applications, Techniques, Tools, Process, Experiences)...
Data Mining (Concepts, Applications, Techniques, Tools, Process, Experiences)...
Ehsan Asgarian
داده های عظیم چگونه دنیا را تغییر خواهند داد
داده های عظیم چگونه دنیا را تغییر خواهند داد
Farzad Khandan
داده کاوی
داده کاوی
Taha Mokfi
Hadoop Case Studies in the Real World in Persian - کاربردهای هدوپ در دنیای واقعی
Hadoop Case Studies in the Real World in Persian - کاربردهای هدوپ در دنیای واقعی
Mobin Ranjbar
مقدمه ای بر داده کاوی
مقدمه ای بر داده کاوی
data scientist
بیگ دیتا
بیگ دیتا
Hamed Azizi
Big Data Processing in Cloud Computing Environments
Big Data Processing in Cloud Computing Environments
Farzad Nozarian
Introduction to Apache Hadoop in Persian - آشنایی با هدوپ
Introduction to Apache Hadoop in Persian - آشنایی با هدوپ
Mobin Ranjbar
Big Data and select suitable tools
Big Data and select suitable tools
Meghdad Hatami
What is big data and how use that
What is big data and how use that
shohreh deldari
Big data بزرگ داده ها
Big data بزرگ داده ها
Omid Sohrabi
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Mobin Ranjbar
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
fatemeh zatajam
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
Farafekr Technology
کلان داده کاربردها و چالش های آن
کلان داده کاربردها و چالش های آن
Hamed Azizi
Internet of Things Security Challlenges
Internet of Things Security Challlenges
quickheal_co_ir
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
Navid Sedighpour
داده های جریانی streaming data
داده های جریانی streaming data
Hosseinieh Ershad Public Library
A Story of Big Data:Introduction
A Story of Big Data:Introduction
Mobin Ranjbar
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
datastack
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
Mahmood Neshati (PhD)
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
Mohsen Fayyaz
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
startupIoT
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
Web Standards School
Streaming data
Streaming data
Hosseinieh Ershad Public Library
آشنایی با Hadoop
آشنایی با Hadoop
nasser rezaei
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
aminnezarat
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ali Moradi
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
faradars
rbdmap in ceph
rbdmap in ceph
Yashar Esmaildokht

More Related Content

What's hot (6)

Big Data and select suitable tools
Big Data and select suitable tools
Meghdad Hatami
What is big data and how use that
What is big data and how use that
shohreh deldari
Big data بزرگ داده ها
Big data بزرگ داده ها
Omid Sohrabi
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Mobin Ranjbar
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
fatemeh zatajam
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
Farafekr Technology
Big Data and select suitable tools
Big Data and select suitable tools
Meghdad Hatami
What is big data and how use that
What is big data and how use that
shohreh deldari
Big data بزرگ داده ها
Big data بزرگ داده ها
Omid Sohrabi
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Introduction to Hadoop and Spark - اسلاید کارگاه آموزش هدوپ و اسپارک شیراز
Mobin Ranjbar
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
داده، dikw ، داده بزرگ و علم داده
fatemeh zatajam
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
1st Hadoop Tehran Workshop - اسلاید اولین کارگاه آموزش هدوپ تهران
Farafekr Technology

Viewers also liked (11)

کلان داده کاربردها و چالش های آن
کلان داده کاربردها و چالش های آن
Hamed Azizi
Internet of Things Security Challlenges
Internet of Things Security Challlenges
quickheal_co_ir
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
Navid Sedighpour
داده های جریانی streaming data
داده های جریانی streaming data
Hosseinieh Ershad Public Library
A Story of Big Data:Introduction
A Story of Big Data:Introduction
Mobin Ranjbar
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
datastack
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
Mahmood Neshati (PhD)
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
Mohsen Fayyaz
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
startupIoT
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
Web Standards School
Streaming data
Streaming data
Hosseinieh Ershad Public Library
کلان داده کاربردها و چالش های آن
کلان داده کاربردها و چالش های آن
Hamed Azizi
Internet of Things Security Challlenges
Internet of Things Security Challlenges
quickheal_co_ir
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
تشخیص انجمن در مقیاس کلان داده
Navid Sedighpour
A Story of Big Data:Introduction
A Story of Big Data:Introduction
Mobin Ranjbar
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
عصر کلان داده، چرا و چگونه؟
datastack
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
اینترنت اشیا در 10 دقیقه
Mahmood Neshati (PhD)
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
(3) تحلیل با رویکرد یادگیری ژرف بر بستر کلان‌داده
Mohsen Fayyaz
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
مروی بر استارترکیتها و پلتفرمهای اینترنت اشیاء
startupIoT
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
راهنمای سریع گذار به وب ۳ از منظر کلان داده
Web Standards School
Ad

Similar to فناوری‌های حوزه‌ی کلان داده - Introduction to Big Data Technologies (20)

آشنایی با Hadoop
آشنایی با Hadoop
nasser rezaei
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
aminnezarat
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ali Moradi
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
faradars
rbdmap in ceph
rbdmap in ceph
Yashar Esmaildokht
طراحی سیستم های اطلاعاتی بر مبنای قابلیت های Nosql بانک های اطلاعاتی
طراحی سیستم های اطلاعاتی بر مبنای قابلیت های Nosql بانک های اطلاعاتی
عباس بني اسدي مقدم
داده‌کاوی و زبان برنامه‌نویسی R
داده‌کاوی و زبان برنامه‌نویسی R
جشنوارهٔ روز آزادی نرم‌افزار تهران
Ceph: A Powerful, Scalable, and Flexible Storage Solution
Ceph: A Powerful, Scalable, and Flexible Storage Solution
Yashar Esmaildokht
Pg autoscaling in ceph
Pg autoscaling in ceph
Yashar Esmaildokht
Redis.
Redis.
ssuser3b04d0
how upgrade ceph
how upgrade ceph
Yashar Esmaildokht
Data Management System- Haseb System Co
Data Management System- Haseb System Co
Hamed Ghazanfari
how enable ceph dashboard
how enable ceph dashboard
Yashar Esmaildokht
Fo it 94-11-database
Fo it 94-11-database
mb_dadkhah
مراکز داده
مراکز داده
aria1248
سیستم فایل HDFS
سیستم فایل HDFS
nasser rezaei
Rbdmap ceph realease 0.2
Rbdmap ceph realease 0.2
Yashar Esmaildokht
نمایه سازی ماشینی در گوگل
نمایه سازی ماشینی در گوگل
Javad Pourhosaini
sql
sql
ssuser56b674
Heterogenous and homogenous systems
Heterogenous and homogenous systems
Lale Madahali
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
06 hpc library_fundamentals_of_parallelism_and_code_optimization-www.astek.ir
aminnezarat
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ordbms پایگاه داده شی گرا-رابطه ای
Ali Moradi
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
آموزش پایگاه داده ها - بخش یکم
faradars
طراحی سیستم های اطلاعاتی بر مبنای قابلیت های Nosql بانک های اطلاعاتی
طراحی سیستم های اطلاعاتی بر مبنای قابلیت های Nosql بانک های اطلاعاتی
عباس بني اسدي مقدم
Ceph: A Powerful, Scalable, and Flexible Storage Solution
Ceph: A Powerful, Scalable, and Flexible Storage Solution
Yashar Esmaildokht
Data Management System- Haseb System Co
Data Management System- Haseb System Co
Hamed Ghazanfari
Fo it 94-11-database
Fo it 94-11-database
mb_dadkhah
مراکز داده
مراکز داده
aria1248
نمایه سازی ماشینی در گوگل
نمایه سازی ماشینی در گوگل
Javad Pourhosaini
Heterogenous and homogenous systems
Heterogenous and homogenous systems
Lale Madahali
Ad

فناوری‌های حوزه‌ی کلان داده - Introduction to Big Data Technologies

  • 3. 9/16/20163 From the dawn of civilization until 2003, humankind generated five exabytes of data. Now we produce five exabytes every two days…and the pace is accelerating. Eric Schmidt, Executive Chairman, Google
  • 6. 9/16/20166 The ‘Datafication’ of our World; • Activities • Conversations • Words • Voice • Social Media • Browser logs • Photos • Videos • Sensors • Etc. Volume Variety Velocity Analysing Big Data: • Text analytics • Sentiment analysis • Face recognition • Voice analytics • Movement analytics • Etc. Value
  • 12. 9/16/201613  Ambari™: A web-based tool for provisioning, managing, and monitoring Apache Hadoop clusters which includes support for Hadoop HDFS, Hadoop MapReduce, Hive, HCatalog, HBase, ZooKeeper, Oozie, Pig and Sqoop.  Hue : a web interface for Hadoop projects, supports many of the more widely used  components of the Hadoop ecosystem. It features file browsers for HDFS and HBase and a job browser for MapReduce/YARN.  ZooKeeper™: is a service for coordination and synchronization of distributed systems.  Mahout™: A Scalable machine learning and data mining library.
  • 22. 9/16/201624 ‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫مزایای‬NoSql: o‫اطالعات‬ ‫درج‬ ‫بیشتر‬ ‫سرعت‬ o‫گسترش‬ ‫امکان‬ ‫و‬ ‫پذیر‬ ‫مقیاس‬‫راحت‬‫تر‬ o‫برای‬ ‫شده‬ ‫بهینه‬ ‫و‬ ‫مناسب‬‫مشخص‬ ‫های‬‫قالب‬‫داده‬ (‫کلید‬ ،‫گراف‬-‫مقدار‬)‫غیرساختیافته‬ ‫های‬‫داده‬ ‫و‬ ‫نقاط‬‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫ضعف‬NoSql: o‫از‬ ‫آنها‬ ‫پشتیبانی‬ ‫عدم‬‫تمام‬‫ویژگی‬‫های‬ACID o‫نامناسب‬‫برای‬join‫داده‬ o‫بازیابی‬ ‫سرعت‬(select)‫نرمال‬ ‫های‬‫داده‬(‫ایندکس‬ ‫و‬ ‫شده‬)‫قاب‬ ‫بطور‬ ‫ای‬‫رابطه‬ ‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫به‬ ‫نسبت‬‫ل‬ ‫هست‬ ‫تر‬‫پایین‬ ‫مالحظه‬. o‫از‬ ‫پشتیبانی‬ ‫عدم‬trigger
  • 37. 9/16/201646 Tehran MSTT Data Warehouse (18M data per day) AVL 6M locations a day BluetoothS ensors 1.2M vehicles a day SCATS log files 2M log a day of 1400 approaches Speed Cameras 5M vehicles a day e-Ticket 4M transactions a day Traffic Zone Cameras 300K vehicles a day ‫الگ‬ ‫داده‬ ‫هزاران‬ ‫روزانه‬ ‫تولید‬ ‫شهرسازی‬ ‫سیستم‬‫شهرداری‬ ‫روزانه‬ ‫تولید‬‫داده‬ ‫میلیون‬ ‫چند‬ ‫مختلف‬ ‫منابع‬ ‫از‬ ‫ترافیکی‬ ‫تولید‬‫روزانه‬‫صدها‬‫داد‬ ‫میلیون‬‫ه‬ CDR‫و‬ADSL‫در‬‫مخابرات‬
  • 38. ‫مناسب‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬ ‫با‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫سازی‬‫ذخیره‬: ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫زمینه‬ ‫در‬ ‫متخصصین‬ ‫کمبود‬ ‫و‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫بستر‬ ‫نگهداری‬ ‫و‬ ‫ایجاد‬ ‫باالی‬ ‫هزینه‬ ‫پتا‬ ‫های‬‫داده‬ ‫حجم‬ ‫روی‬ ‫گزارش‬ ‫به‬ ‫نیاز‬-‫بایت‬ ‫قبیل‬ ‫از‬ ‫ای‬‫رابطه‬ ‫های‬‫داده‬ ‫پایگاه‬ ‫و‬ ‫داده‬ ‫انباره‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬Oracle‫و‬SQL Server‫نیستند‬ ‫جوابگو‬ ‫غیرساختیافته‬ ‫های‬‫داده‬ ‫یا‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫انواع‬ ‫در‬ ‫تنوع‬(‫متن‬ ‫مانند‬) ‫باشد‬ ‫داشته‬ ‫کاربرد‬ ‫میتواند‬ ‫که‬ ‫موارد‬ ‫برخی‬: ‫های‬‫داده‬‫بانکی‬ ‫های‬‫تراکنش‬ ‫مخابرات‬ ‫مشتریان‬ ‫کارکرد‬ ‫های‬‫داده‬(CDR‫و‬ADSL) ‫وب‬ ‫های‬‫داده‬(‫جو‬‫پارسی‬ ‫جستجوی‬ ‫موتور‬) ‫الگ‬ ‫های‬‫داده‬(‫و‬ ‫سرورها‬)... ‫برای‬ ‫مناسب‬ ‫داده‬ ‫کالن‬ ‫های‬‫تکنولوژی‬ ‫با‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫پردازش‬: ‫ها‬‫داده‬ ‫ای‬‫دسته‬ ‫تحلیل‬(Batch Processing:)‫و‬ ‫ماشین‬ ‫یادگیری‬...‫زیاد‬ ‫حجم‬ ‫روی‬(‫گیگابایت‬)‫داده‬ ‫ها‬‫داده‬ ‫جریان‬ ‫تحلیل‬(Stream Real-time Processing:)‫و‬ ‫رویداد‬ ‫تشخیص‬( ...‫تصمیم‬ ‫که‬ ‫مواردی‬ ‫شوند‬‫می‬ ‫ایجاد‬ ‫زیاد‬ ‫سرعت‬ ‫با‬ ‫که‬ ‫های‬‫داده‬ ‫روی‬ ‫ای‬‫لحظه‬) 9/16/201647