Ўзбекистон республикaси иқтисодий тaрaқҚиёт

-
Reduce концепцияси асосида “Big 
Data”
 
таҳлилини Hadoop дастурида ишлаш принципи алгоритми
1
 
Hadoop дастури катта маълумотларни қайта ишлаш учун амалда стандарт 
ҳисобланиб, “Big Data”
маълумотлар массивини таҳлил қилиш ва тасаввур 
қилиш учун дастурий қоидалар ишлаб чиқилган рамка сифатида қаралади.
Ушбу доирадаги маълумотларни сақлаш Hadoop асосида ётадиган ва бир 
вақтнинг ўзида бир нечта бизнес соҳаларидаги “Big Data”
маълумотлар
массивини кластер тугунларида маълумотларни сақлаш ва уларга солиқ электрон 
платформаси орқали киришни таъминлайдиган HDFS (Hadoop
Distributed File 
System) махсус тарқатилган файл тизими ёрдамида амалга ошириш мумкин. 
Шундай қилиб, агар бир ёки бир нечта “Big Data”
маълумотлар массивини 
кластер 
тугунлари 
ишламай 
қолса, 
маълумотни 
йўқотиш 
хавфи 
минималлаштирилади ва бизнес тузилмасини нормал ишлашини давом 
эттиради. Айнан ушбу принципни бугунги бизнес умумий тизимида қўллаш 
маълумотлар базасини ўзгача таснифлаш имкониятини беради.
Бизнесда Hadoop дастури асосида “Big Data”
массиви маълумотларини 
қайта ишлаш ва ишлов бериш учун MapReduce
-based
2
алгоритми қўлланиб, 
барча Map қайта ишлаш ва ишлов бериш босқичларидан ўтиб, Reduce жараёни 
бошланади. Шунингдек, киритилган маълумотлар олдиндан статистик аниқлик 
интервали, рухсат берилган хатоликлар, четланишлар ва ишончлилик 
даражасига қараб ишлов берилиб, умумий алгоритми тузилади.
1
Муаллиф ишланмаси
2 He, Y., Lee, R., Huai, Y., Shao, Z., Jain, N., Zhang, X., Xu, Z.: RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement 
Structure in MapReduce-based Warehouse Systems. In: IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), pp. 
1199
–
1208 (2011)Google Scholar 

---

321 
Иқтисодиётни рақамлаштиришда замонавий ахборот технологияларининг 
долзарб вазифаларидан бири бу катта ҳажмдаги маълумотларни тезкор ишлаши. 
Бунда “Big Data”
технологияси бизнес субъектларини муқобил солиқ 
ставкаларини 
қўллаган 
ҳолда 
унинг 
юкини 
камайтириш 
эвазига
самарадорлигини ошириш имконини беради.
Соҳада самарали ечим 
ретроспектив маълумотларга асосланган ҳолда “Big Data”
технологиясини 
қўллаб, тезроқ қарор қабул қилиш имконияти ошади.
Map-
Reduce концепцияси асосида Hadoop дастурида бир вақтнинг ўзида 
бизнеснинг бир нечта соҳаларидаги “Big Data”
маълумотлар массивини кластер 
тугунларида маълумотларни сақлаш ва уларга солиқ электрон платформаси 
орқали киришни таъминлайдиган HDFS (Hadoop Distributed File System) махсус 
тизими ёрдамида “Big Data”
маълумотлар массивида маълумотларни сақлаш ва 
уни йўқотиш хавфини минималлаштириш ҳамда зарур бўлган таҳлил 
маълумотларини тақдим этиш имкониятини беради. Айнан ушбу принципни 
бугунги бизнес тизимида қўллаш, уни асосида солиқ юкини бизнес учун оптимал 
меъёрларини ишлаб чиқиш ва солиқ тўлашнинг бизнес субъектлари турлари 
бўйича таснифлаш имкониятини беради.