О нас 
Array
(
    [0] => Наша методика
    [1] => /about/method/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Наша методика
Array
(
    [0] => Преимущества
    [1] => /about/advantage/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Преимущества
Array
(
    [0] => Наши преподаватели
    [1] => /about/teachers/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Наши преподаватели
Array
(
    [0] => Контакты
    [1] => /about/contacts/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Контакты
Блог
Материалы 
Array
(
    [0] => Как готовиться к ЕГЭ?
    [1] => /materials/exam-prepare/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Как готовиться к ЕГЭ?
Array
(
    [0] => Учебные материалы
    [1] => /materials/learning/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Учебные материалы
Array
(
    [0] => Образовательным организациям
    [1] => /materials/partners/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Образовательным организациям
Array
(
    [0] => Пользовательское соглашение
    [1] => /materials/agreement/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Пользовательское соглашение
Справочник 
Array
(
    [0] => Арифметика
    [1] => /arithmetic/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Арифметика
Array
(
    [0] => Алгебра
    [1] => /algebra/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Алгебра
Array
(
    [0] => Планиметрия
    [1] => /planimetry/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Планиметрия
Array
(
    [0] => Информатика
    [1] => /informatics/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Информатика
Array
(
    [0] => Русский язык
    [1] => /russian/
    [2] => Array
        (
        )

    [3] => Array
        (
            [class] => 
        )

    [4] => 
)
Русский язык
Контакты
Личный кабинет
8 800 551-50-78 (бесплатно)
БЕСПЛАТНАЯ ПОДГОТОВКА К ЕГЭ ПО ПРОФИЛЬНОЙ МАТЕМАТИКЕ
Подготовься к ЕГЭ-2026 по профильной математике самостоятельно с помощью сервиса "1С:Репетитор"!
Понятная теория и эффективные тренажеры с объяснением! Вы успеете подготовиться к экзамену! Начните занятия прямо сейчас!
design_arrow
8 800 551-50-78
Личный кабинет
1С:Репетитор – подготовка к ЕГЭ по математике
© ООО «1С-Софт» | ЧОУ ДПО «1С-ОБРАЗОВАНИЕ» | 2016–2025
8 800 551-50-78
Связаться с нами:
Мы в мессенджерах:
Мы в соцсетях:
Системы больших данных

Системы больших данных

Системы больших данных (Big Data Systems) – это неотъемлемая часть современной информатики и цифровой экономики, позволяющая эффективно обрабатывать, хранить и анализировать огромные объёмы разнородной информации. Такие системы лежат в основе работы поисковых систем, социальных сетей, финансовых сервисов, научных исследований и государственных инфраструктур. В ЕГЭ по информатике знания о принципах работы с большими данными, их особенностях и способах организации систем встречаются в блоках по анализу данных, архитектуре ИТ-систем и алгоритмам обработки информации.

Теоретические основы: что такое системы больших данных

Система больших данных – это аппаратно-программный комплекс, предназначенный для сбора, хранения, обработки и анализа данных, объём которых превышает возможности традиционных средств управления базами данных.

Ключевые характеристики больших данных (5V)

  1. Объём (Volume):
    Огромное количество данных (терабайты, петабайты, эксабайты), поступающих из разных источников.

  2. Скорость (Velocity):
    Высокая скорость поступления и обработки информации в режиме реального времени (онлайн-трансляции, финансовые операции).

  3. Разнообразие (Variety):
    Данные могут быть структурированными (таблицы, базы), полуструктурированными (XML, JSON) и неструктурированными (тексты, видео, изображения).

  4. Достоверность (Veracity):
    Необходимость отсекать шум, аномалии, некорректные данные для повышения качества анализа.

  5. Ценность (Value):
    Анализ больших данных позволяет извлекать новую информацию, делать прогнозы, повышать эффективность процессов.

Принципы и архитектура систем больших данных

  • Распределённость:
    Данные хранятся и обрабатываются на кластерах из множества серверов.

  • Масштабируемость:
    Система может увеличиваться за счёт добавления новых узлов без остановки работы.

  • Отказоустойчивость:
    При сбоях одного или нескольких узлов система продолжает функционировать.

  • Параллельная обработка:
    Для ускорения работы большие массивы данных разбиваются на части, которые обрабатываются одновременно.

  • Автоматизация:
    Многие процессы сбора, очистки, агрегации, анализа данных выполняются автоматически.

Технологии и инструменты систем больших данных

  • Hadoop – фреймворк для распределённого хранения и обработки данных на кластерах (HDFS, MapReduce).

  • Spark – платформа для быстрого анализа и машинного обучения на больших данных.

  • NoSQL-базы данных (Cassandra, MongoDB) – для хранения неструктурированных и полуструктурированных данных.

  • Инструменты визуализации (Tableau, Power BI) – для анализа и представления результатов обработки.

Информатика–схема аналитики Больших данных

Правила построения и эксплуатации систем больших данных

  1. Планируйте архитектуру с учётом объёма, скорости и разнообразия данных.

  2. Гарантируйте безопасность данных на всех этапах: используйте шифрование, контроль доступа, аудит событий.

  3. Используйте резервное копирование и репликацию для защиты от потерь.

  4. Автоматизируйте процессы очистки и проверки данных на достоверность.

  5. Следите за производительностью и регулярно оптимизируйте алгоритмы обработки.

  6. Обеспечьте масштабируемость – добавление серверов не должно снижать производительность.

  7. Организуйте удобную визуализацию результатов анализа для принятия решений.

Связь темы с подготовкой к ЕГЭ по информатике

  • На ЕГЭ могут встречаться задания на анализ потоков информации, различие структурированных и неструктурированных данных, принципы масштабируемости и отказоустойчивости ИТ-систем.

  • Требуется понимать основные понятия обработки данных, этапы жизненного цикла информации, архитектуру современных информационных систем.

  • Часто встречаются задачи на объём, скорость передачи и хранения данных, выбор оптимального способа хранения или обработки.

  • Вопросы по облачным сервисам, распределённым системам, автоматизации и безопасности также связаны с темой Big Data.

Совет:
Тренируйтесь отличать традиционные и современные системы управления данными, анализировать простые схемы распределённых архитектур, сопоставлять задачи с возможностями конкретных технологий.

Практическая часть: 5 упражнений

Упражнение 1

Теория: Что такое неструктурированные данные и почему они так важны для Big Data?
Практика: Найдите три примера неструктурированных данных из разных сфер (например, медицина, социальные сети, транспорт).

Упражнение 2

Теория: Чем Hadoop отличается от обычной СУБД?
Практика: Опишите, как распределённое хранение данных помогает ускорять обработку больших объёмов информации.

Упражнение 3

Теория: Почему важно обеспечивать отказоустойчивость в системах больших данных?
Практика: Придумайте и кратко опишите сценарий, где отказ одного сервера не приводит к потере данных и сбою всей системы.

Упражнение 4

Теория: Какие существуют типы NoSQL-баз данных?
Практика: Выберите любой тип (например, документоориентированные базы) и опишите ситуацию, где он будет предпочтительнее реляционной СУБД.

Упражнение 5

Теория: Что такое параллельная обработка и как она реализуется в Big Data?
Практика: Опишите на примере, как один большой файл данных может быть обработан быстрее на кластере из нескольких серверов, чем на одном компьютере.

Итоги и советы для подготовки к ЕГЭ

Системы больших данных – это не только инновационные технологии, но и фундаментальный срез современной информатики: понимание их архитектуры, принципов обработки, особенностей масштабирования и безопасности позволяет уверенно решать экзаменационные задачи и эффективно работать с информацией в будущем. Практикуйтесь в анализе архитектурных схем, повторяйте правила масштабируемости и безопасности, разбирайтесь в преимуществах распределённых систем – и любые вопросы по Big Data на ЕГЭ будут для вас несложными!

Ключ к успеху:

Осваивайте основные принципы Big Data, учитесь анализировать структуру и жизненный цикл данных, практикуйте задачи на объём, скорость и отказоустойчивость – и вы будете уверенно ориентироваться в современной цифровой реальности и успешно пройдёте любые испытания на экзамене!


< Назад к списку