Explain the Characteristics of Big Data In Hindi | Define Big Data | What is Big data | Example of big data in Hindi | Big data use for.
Que- बिग डाटा को परिभाषित करें? बड़े डाटा की विशेषताओं की व्याख्या करें।
What is Big Data with Example – यह डाटा की एक बहुत बड़ी मात्रा को दर्शाता है, जिसकी मात्रा बहुत ज्यादा होती है और यह मात्रा निरंतर समय के साथ साथ बढ़ती रहती है । जब डाटा धीरे-धीरे समय के साथ अपने आकार में बदलाव करते हैं और यह डाटा धीरे-धीरे बड़ा होने लगता है और यहां इतना बड़ा हो जाता है कि इस पर प्रोसेसिंग करना संभव नहीं हो पाता और यहां हमेशा से उपयोग में आने वाले Application और Tools जो हम कंप्यूटर में इस्तेमाल करते हैं के द्वारा इसे Maintain नहीं किया जा सकता लगातार इस डाटा के साइज में वृद्धि होती रहती है और यहां एक विशाल रूप ले लेता है इसे ही बिग डाटा कहा जाता है ।
Big Data मैं प्रत्येक सेकंड कई GB Data संग्रहित होता रहता है जिसमें Text, Audio, Video, Image या इसी प्रकार की अन्य फाइलें भी हो सकती है । जैसे सोशल मीडिया जैसी वेबसाइट पर सभी प्रकार का डाटा उपलब्ध रहता है जो एक Unstructured डाटा होता है जो सोशल मीडिया वेबसाइट पर दूसरे स्त्रोतों के माध्यम से आता है।
Define Big Data
इस प्रकार इन वेबसाइट पर डाटा की मात्रा इतनी अधिक हो जाती है कि इसे Customize करना और इस पर Processing करना आसान नहीं होता जिसके लिए स्पेशल टाइप के सॉफ्टवेयर और टूल्स और हार्डवेयर का उपयोग किया जाता है है।
Types of Big Data -बिग डाटा के प्रकार
बिग डाटा को मुख्य रूप से तीन भागों में बांटा गया है
- स्ट्रक्चर्ड डाटा बेस (Structured data)
- अनस्ट्रक्चर्ड डाटा बेस (Unstructured data)
- सेमी स्ट्रक्चर्ड डाटा बेस (Semi-structured data)
1- Structured data (स्ट्रक्चर्ड डाटा) –
इस प्रकार के डाटा को एक Fixed Formate मैं Store किया जाता है और Access किया जाता है और फिर इस पर Processing की जाती है इस प्रकार के डाटा टाइप को स्ट्रक्चर्ड डाटा कहा जाता है । इस प्रकार के डाटा को एक स्प्रेडशीट में रो तथा कॉलम में एक फिक्स डिपॉजिट में स्टोर किया जाता है यह एक बहुत बड़ा डाटा होता है जिसे एक्सेस और प्रोसेसिंग करने के लिए स्पेशल टाइप के हार्डवेयर तथा सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए एक रिलेशनल मैनेजमेंट डेटाबेस सिस्टम एक स्ट्रेचर डेटाबेस की तरह दिखाई देता है जिसका उदाहरण नीचे दिया गया है
Name | Class | Roll No | Fees | Paid Fees |
Sanjay | 11th | 01 | 1000 | 500 |
Rakesh | 12th | 02 | 2000 | 600 |
Navin | 10th | 03 | 3000 | 700 |
Ritesh | 9th | 04 | 4000 | 800 |
2- Unstructured data अनस्ट्रक्चर्ड डाटा –
इस प्रकार के डेटाबेस में अनिश्चित फॉर्मेट में डाटा को स्टोर किया जाता है जिसे अनस्ट्रक्चर्ड डाटा कहा जाता है इस प्रकार के डेटाबेस पर प्रोसेसिंग करने के लिए अत्यधिक कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है क्योंकि इसमें जानकारियां स्पष्ट रूप से स्टोर नहीं होती इसमें विषम रूप से डाटा को स्टोर किया जाता है। अनस्ट्रक्चर्ड डाटा बेस में इमेज फाइल वीडियो टेक्स्ट आदि सम्मिलित हो सकते हैं और यह एक बहुत बड़ा और बहुत ही जटिल डाटा होता है जो एक अनस्ट्रक्चर्ड form में होता है । अनस्ट्रक्चर्ड डाटा के उदाहरण नीचे दिया गया है।
3- Semi Structured data (सेमी स्ट्रक्चर्ड डाटा)
इस प्रकार के डाटा डाटा मॉडल के अनुरूप नहीं होते लेकिन इस प्रकार के डेटाबेस में स्ट्रक्चर्ड डाटा बेस तथा अनस्ट्रक्चर्ड डाटा बेस का उपयोग किया जाता है यह दोनों प्रकार के होते हैं जो एक रिलेशनल डेटाबेस को परफॉर्म करता है इसमें विशेष प्रकार की ऑर्गेनाइजेशन प्रॉपर्टी होती है जो डाटा को एनालाइज करने के लिए आसान बनाती है और इस पर आसानी से प्रोसेसिंग की जा सकती है या डेटाबेस को रिलेशनल डेटाबेस के रूप में स्टोर करके रखता है
बिग डेटाबेस के कुछ उदाहरण नीचे दिए गए हैं
- सोशल मीडिया
- यूट्यूब
- गूगल
सोशल मीडिया – आज हम अपने मोबाइल फोन में सोशल मीडिया प्लेटफार्म का उपयोग करते हैं जैसे फेसबुक इंस्टाग्राम टि्वटर इन सभी सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के इतने सारे यूजर्स है और उनके द्वारा अपलोड किया जाने वाला डाटा जैसे फोटो वीडियो मैसेज कमेंट आदि बहुत बड़ा डेटाबेस बन जाता है।
यूट्यूब- यूट्यूब के बारे में तो लगभग हम सभी लोग जानते हैं पूरे विश्व स्तर पर यु ट्यूब का उपयोग किया जाता है और इस पर वीडियो अपलोड की जाती है अपलोड की जाने वाली वीडियो का डेटाबेस साइज बहुत बड़ा होता है और यह साइज प्रत्येक दिन बढ़ता ही जा रहा है इसीलिए इस प्रकार के डेटाबेस को मैनेज करना आसान नहीं होता
गूगल- गूगल को तो आप सभी जानते ही हैं आज के समय में हम जितने भी वेबसाइट उपयोग करते हैं सभी गूगल प्लेटफार्म का उपयोग करती है यहां विश्व में सबसे बड़ा डेटाबेस है जिसका हम उपयोग करते हैं ।
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