Dans le monde actuel en pleine croissance, nous avons analys des sources de donn es distribu es qui publient jusqu' des gigaoctets de donn es chaque jour, s'accumulant sur une p riode de plusieurs mois pour atteindre l' chelle du t raoctet. Cela pose le probl me du stockage efficace de ces ensembles de donn es distribu es, la fois dans des caches de travail pour un acc s rapide en temps r el et dans des formes archiv es qui peuvent tre r int gr es pour l'analyse des donn es hors ligne. Dans cet article, nous avons pr sent les services de traitement n cessaires pour acc der simultan ment plusieurs ensembles de donn es afin de produire des r sultats intelligents de fusion de donn es, qui sont ensuite mis la disposition des d cideurs en temps r el. Comme il est difficile d'analyser efficacement tous les r sultats, nous devons trouver une solution pour rendre le traitement plus rapide et plus efficace. Nous concevons ici une m thode utilisant les m tabalises pour r duire le temps de traitement et la charge des syst mes existants. Les m tabalises d finissent essentiellement les diff rents attributs des fichiers de donn es et nous fournissent des options pour acc der aux fichiers sur la base de la s lection des attributs. Dans le syst me propos , la s mantique l g re et la s mantique lourde sont s par es en fonction de leur taille. Les noms sup rieurs 10 sont ajout s la liste des noms lourds et les noms inf rieurs 10 sont ajout s la liste des noms l gers.
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