АНАЛИТИКА НАУЧНЫХ ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ФРЕЙМВОРКОВ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Статья рассматривает разработку интеллектуальной системы параллельного анализа неструктурированных данных на основе распределенного фреймворка Apache Spark. А также формирование математического аппарата для реализации быстрых алгоритмов анализа научных текстов на естественном языке с применением методов теории вероятностей и статистики, теории информации и машинного обучения. Apache Spark - это распределенный фреймворк для обработки больших данных и аналитики. Он обеспечивает быстрый и универсальный движок для крупномасштабной обработки данных, позволяющий пользователям выполнять параллельные вычисления в распределенных кластерах. Неструктурированные данные относятся к данным, которые не имеют предопределенной структуры, таким как текст, изображения, видео и публикации в социальных сетях. Анализ неструктурированных данных - сложная задача, поскольку для этого требуется извлекать значимую информацию из данных, которые нелегко организовать в строки и столбцы. Разработка интеллектуальной системы для параллельного анализа неструктурированных данных с использованием Apache Spark включает в себя несколько этапов. Во-первых, неструктурированные данные должны быть загружены в Spark framework. Это можно сделать с помощью различных источников данных, таких как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), Amazon S3 или любая другая система хранения, поддерживаемая Spark. Интеллектуальная система может быть разработана с использованием таких языков программирования, как Scala, Java или Python, которые имеют привязки Spark и предоставляют API для взаимодействия с Spark framework. Эти API-интерфейсы позволяют разработчикам определять конвейеры передачи данных, настраивать параметры параллельной обработки и выполнять задачи анализа.