Abstract-Som världen blir digitaliserade hastigheten där mängden data är över på grund av olika källor i olika format, är det inte möjligt för det traditionella systemet att beräkna och analysera denna typ av stora data för vilka big data verktyg som Hadoop används som är en öppen källkod programvara. Den lagrar och beräknar data i en distribuerad miljö. Under de senaste åren har utvecklingen av Big Data Applications blivit allt viktigare. Faktum är att många organisationer är beroende av kunskap som utvunnits ur enorma mängder data. Men traditionell datateknik visar en minskad prestanda, noggrannhet, långsam lyhördhet och brist på skalbarhet. För att lösa det komplicerade Big Data-problemet har mycket arbete utförts. Till följd av detta har olika typer av teknik utvecklats. Eftersom världen digitaliseras den hastighet i vilken mängden data är över på grund av olika källor i olika format, är det inte möjligt för det traditionella systemet att beräkna och analysera denna typ av stora data för vilka big data verktyg som Hadoop används som är en öppen källkod programvara. Detta forskningsarbete är en enkät om kartläggningen av nya optimeringstekniker och deras tillämpningar som utvecklats för Big Data. Syftet är att hjälpa till att välja rätt samarbete mellan olika Big Data-teknologier efter behov.
En kartläggning av de senaste optimeringsmetoderna för big data applikationer presenteras i REF.
Big Data Optimization Techniques: A Survey
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Engineering and Electronic Business', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}