Технологии больших данных, подходящие для обработки естественного языка

Аннотация

With the help of modern technologies and big data technologies, it is also becoming difficult to implement large volumes of texts in the Uzbek language. Training language models from large corpora, extracting meaningful information from real-time chats, semantic indexing of texts and creating search engines are all now implemented through the integration of platforms such as Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka and Elasticsearch. Keywords: Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, Apache Kafka, Elasticsearch, cloud platforms. Kirish: Matnni qayta ishlash (NLP) va xususan N-gram tahlili katta hajmdagi maʼlumotlarda samarali amalga oshirilishi uchun bir qator zamonaviy Big Data texnologiyalari qoʻllaniladi. Quyida ularning asosiy xususiyatlari keltiriladi: Apache Hadoop: Ochiq kodli katta maʼlumotlarni qayta ishlash platformasi boʻlib, keng koʻlamli batch (paketli) rejimda tahlil va saqlashga moʻljallangan. Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) orqali terabayt va petabaytlab maʼlumotlarni saqlaydi, MapReduce modeli esa ularni parallel tarzda qayta ishlashni taʼminlaydi[1]. Ushbu tizim yuqori skalalanish va iqtisodiy samaradorlikka ega, ammo real vaqtda maʼlumotni qayta ishlashga mos emas, ya’ni kechikishi katta. Apache Spark: Umumiy maqsadli, tarqatilgan hisoblash tizimi bo‘lib, Hadoop MapReduce’ning cheklovlarini bartaraf etish maqsadida yaratilgan. Spark katta hajmdagi maʼlumotlarda batch va streaming (oqim) rejimida ishlov berishni, interaktiv analizni hamda mashinali o‘qitish va SQL soʻrovlarini bajarishni qoʻllab-quvvatlaydi. Operativ xotirada hisoblash va optimallashtirilgan DAG (Directed Acyclic Graph) bajaruv mexanizmi tufayli Spark Hadoop’ga nisbatan ancha tezkor va moslashuvchan hisoblanadi. Biroq uning arxitekturasi nisbatan murakkabroq va katta xotira hamda resurslarni talab qiladi. Spark ekotizimida Spark SQL, Spark Streaming (strukturaviy oqim), MLlib (mashina oʻrganish kutubxonasi) kabi komponentlar mavjud bo‘lib, katta maʼlumotlarda yuqori darajada tahlil va modellashtirish imkonini beradi. NoSQL maʼlumotlar bazalari (MongoDB, Cassandra): Anʼanaviy SQL-relatsion bazalardan farqli oʻlaroq, NoSQL tizimlari maʼlumotni moslashuvchan, noanʼanaviy formatlarda saqlaydi. MongoDB hujjat-oriented baza bo‘lib, maʼlumotlarni JSON/BSON hujjatlar shaklida saqlashga ixtisoslashgan va turli yarim tuzilmaviy matnli maʼlumotlarni oson qabul qiladi1. Apache Cassandra esa keng ustunli (wide-column) taqsimlangan baza boʻlib, tezkor yozish-oʻqish amallari va gorizontal skalalanish uchun moʻljallangan. NoSQL bazalari katta hajmdagi strukturalanmagan matnli maʼlumotlarni shardlash va replikatsiya orqali bir nechta serverlarga 1 https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-cassandra-and-mongodb 198 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. bo‘lib saqlaydi, shu tariqa gorizontal kengayish va nosozlikka chidamlilikni taʼminlaydi[2]. Masalan, Cassandra klasteri bir vaqtning oʻzida millionlab yozuvlarni qayd etishi va o‘qishi mumkin, MongoDB esa moslashuvchan sxema va toʻliq indekslash imkoniyati bilan matnli hujjatlarni tezkor qayd etish va qidirishni taʼminlaydi. Apache Kafka: Katta tezlikda keluvchi maʼlumotlar oqimini qayta ishlashga moʻljallangan tarqatilgan xabarlar tizimi (messaging platformasi) hisoblanadi. Kafka vositasida real vaqtda maʼlumotlarni (masalan, loglar, sensor maʼlumotlari yoki ijtimoiy tarmoq xabarlari) qabul qilish va boshqa tizimlarga uzatish amalga oshiriladi. U publish-subscribe modeli orqali ishlaydi: ishlab chiqaruvchilar (producers) xabarlarni navbatga (topic) yozadi, isteʼmolchilar (consumers) esa ularga obuna boʻlib oladi. Kafka klasteri bir necha broker nodelardan iborat boʻlib, xabarlarni bo‘laklarga (partitions) ajratib tarqatadi va har bir bo‘lak bir nechta nodlarda replikatsiya qilinadi – bu esa baland o‘tkazuvchanlik va past kechikish bilan ishonchli oqim uzatishni taʼminlaydi. Kafka boshqa Big Data vositalari bilan ham chambarchas integratsiyalasha oladi: masalan, Kafka’da kelayotgan oqim maʼlumotlarini Spark Streaming yoki Apache Flink yordamida real vaqtda tahlil qilish, yoki ularni Hadoop HDFS ga yozib borish mumkin. Elasticsearch: Matnli maʼlumotlar uchun mo‘ljallangan tarqatilgan qidiruv va tahlil tizimi. Elasticsearch katta hajmdagi matn maʼlumotlarini indekslash va ularda tezkor qidiruvni amalga oshirishga ixtisoslashgan1. U JSON hujjatlar tarzida maʼlumot saqlaydi va avtomatik ravishda matnni tahlil qilib, lugʻaviy birliklarga (tokenlarga) ajratadi hamda invertlangan indeks tuzadi. Bu indeks maʼlumotlarda soʻzlarning uchrashuv joylarini saqlab, keyinchalik matn bo‘yicha qidiruvni juda tez amalga oshirish imkonini beradi. Elasticsearch klasterlari bir nechta nodelardan tashkil topadi; maʼlumotlar shardlarga boʻlinib tarqatiladi va har bir shard nusxalari (replica) boshqa nodelarga tarqatiladi – bu yondashuv katta hajmdagi matn korpuslarini gorizontal kengaytirib saqlash va yuqori ishlashni ta