KATTA MA’LUMOTLAR (BIG DATA) UCHUN DBMS TIZIMLARI

Аннотация

Today, the volume and variety of information is increasing significantly. Therefore, flexible, scalable and high-performance database management systems are required to effectively work with big data. This article analyzes NoSQL, SQL, and hybrid databases for big data, covering the features and applications of systems such as Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, MongoDB, Apache Spark, and Microsoft Azure Cosmos DB. Advantages, disadvantages, and future development prospects of big data systems, including integration with artificial intelligence and IoT technologies, are considered. Keywords: Big data, NoSQL, SQL, hybrid databases, Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, MongoDB, Apache Spark, Microsoft Azure Cosmos DB, cloud technologies, data analysis, parallel processing. Аннотация: Сегодня объем и разнообразие информации значительно увеличивается. Поэтому для эффективной работы с большими данными необходимы гибкие, масштабируемые и высокопроизводительные системы управления базами данных. В этой статье анализируются NoSQL, SQL и гибридные базы данных на предмет больших данных, охватывая функции и приложения таких систем, как Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, MongoDB, Apache Spark и Microsoft Azure Cosmos DB. Рассмотрены преимущества, недостатки и перспективы дальнейшего развития систем больших данных, включая интеграцию с технологиями искусственного интеллекта и Интернета вещей. Ключевые слова: Большие данные, NoSQL, SQL, гибридные базы данных, Apache Cassandra, Amazon DynamoDB, MongoDB, Apache Spark, Microsoft Azure Cosmos DB, облачные технологии, анализ данных, параллельная обработка.