Большие данные в природе и технике

Министерство образования Тульской области

ГПОУ ТО «Сельскохозяйственный колледж «Богородицкий»

имени И.А. Стебута»

Индивидуальный проект

Тема «Большие данные в природе и технике»

Ф.И.О. обучающегося Сухарникова Игоря Владимировича

Курс     1         группа     1-9 ЭиР Б   форма обучения очная

Программа подготовки специалистов среднего звена

      35.02.16             Эксплуатация и ремонт сельскохозяйственной техники и  

                                                                     оборудования

          (код)                                                 (наименование специальности)

Руководитель ___________________                                   ________________

                           (Ф.И.О., должность)                                                     (подпись, дата)

Богородицк

2022 г.

Содержание

Введение        3

Глава 1. Большие данные до эры развития интернета        5

1.1 Древние времена        5

1.2 Большие данные в 17-20 веке        6

1.3 Краткая хронология развития и использования больших данных до развития интернета        9

Глава 2. Большие данные в эру развития интернета        12

2.1 Современное понятие о больших данных        12

2.2 Большие данные во второй половине 20-го века        14

2.2.1 MapReduce        16

2.2.2 Hadoop        18

2.2.3 Краткая хронология развития и использования больших данных в эпоху развития интернета        19

Глава 3. Большие данные в современном мире        23

3.1 Краткая хронология развития и использования больших данных в период с 2005 года до наших дней        23

3.2 Использование больших данных в современном мире        24

Заключение        28

Список использованных источников        30

Введение

Термин «большие данные» используется с начала 1990-х годов. Хотя точно не известно, кто впервые использовал этот термин, большинство людей считают Джона Р. Маши (который в то время работал в Silicon Graphics) за то, что он сделал этот термин популярным.

По своей сути, большие данные не являются чем-то совершенно новым. На протяжении веков люди пытались использовать методы анализа данных и аналитики для поддержки процесса принятия решений. Древние египтяне около 300 г. до н.э. уже пытались собрать все существующие «данные» в Александрийской библиотеке. Более того, Римская империя тщательно анализировала статистику своих военных, чтобы определить оптимальное распределение их армий. [1]

Тем не менее, за последние два десятилетия объем и скорость, с которой генерируются данные, изменились – за гранью человеческого понимания. Общий объем данных в мире в 2013 году составил 4,4 зеттабайта. К 2020 году этот показатель возрос до 44 зеттабайта. Для сравнения, 44 зеттабайтаэквивалентны 44 триллионам гигабайт. Даже с самыми передовыми технологиями сегодня невозможно проанализировать все эти данные. Необходимость обработки этих все более крупных (и неструктурированных) наборов данных заключается в том, как традиционный анализ данных превратился в «большие данные» за последнее десятилетие.

В последние несколько лет термин «большие данные» стал модным словом в различных отраслях. Термин«Большие данные» превратился в мейнстрим еще в 2012 году, отчасти благодаря тому, что был представлен в докладе Всемирного экономического форума под названием «Большие данные, большое влияние».

Ключевым моментом, сделанным в документе, было то, что с учетом того, что множество различных устройств, с которыми мы взаимодействуем каждый день, собирают все большие объемы данных, важно «обеспечить, чтобы эти данные помогали отдельным лицам и сообществам, которые их создают». Кажется, это простой призыв к действию, но большие данные можно использовать для описания наборов данных, таких больших, что традиционные вычислительные системы не могут их обработать. [2]