Overview of distributed processing technologies of big data volumes and ensuring their security

Abstract

EN: The application of Big Data in global systems plays an important role in many areas of life, including business, science, medicine, the public sector and many others. Big Data is large, diverse and complex data that originates from various sources and is processed using specialized tools and technologies. Processing big data is becoming an increasingly important task for many organizations. Building an effective Big Data application requires careful planning and consideration of various aspects. This article discusses the key steps in building a Big Data application and the main aspects to consider. /// UA: Дослідження має на меті зробити огляд технологій розподіленої обробки великих обсягів даних та забезпечення їх безпеки та дати практичні рекомендації з даної проблемної області. Однією з головних тенденцій є зростання обсягів даних, що генеруються щодня, що вимагає потужних інструментів для їх обробки та аналізу. Технології, такі як Apache Hadoop та Apache Spark, дозволяють здійснювати розподілену обробку даних та обчислення великих обсягів даних. Машинне навчання та аналітика даних стали необхідними для вибуття корисної інформації з великих обсягів даних. Бібліотеки, такі як Scikit-learn та TensorFlow, дозволяють розробникам та дослідникам створювати моделі машинного навчання та проводити аналітику даних. Забезпечення безпеки та конфіденційності даних важливо для обробки великих обсягів даних, особливо в чутливих сферах, таких як охорона здоров’я та фінанси. Важливо дотримуватися відповідних правових норм і регулювань, таких як регуляція GDPR. Висновуючи, обробка великих обсягів даних є важливою для сучасного суспільства та бізнесу. Зростання обсягів даних вимагає від розробників та дослідників використовувати нові технології та методи для витягування користі з цих даних. Розвиток цього напрямку залишається актуальним та перспективним завданням для майбутніх досліджень та інновацій.