| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Analiza uporabe in postavitve podatkovnega jezera : magistrsko delo
Avtorji:ID Koren, Marcel (Avtor)
ID Kamišalić Latifić, Aida (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Šestak, Martina (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Koren_Marcel_2021.pdf (2,31 MB)
MD5: 32BDF1E1D8F573F36E54D8BEDC28D86E
PID: 20.500.12556/dkum/f0afb304-7d28-4491-82b1-173fed7f0e33
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Velepodatki in podatkovna jezera sta pojma, ki jih v zadnjih letih vedno pogosteje uporabljamo v povezavi s porastom količine ustvarjenih podatkov. V magistrskem delu predstavljamo lastnosti podatkovnih jezer, čemu so namenjena, kako jih lahko vzpostavimo ter kako so povezana z velepodatki. Podrobno opišemo odprtokodno rešitev Apache Hadoop in oblačno rešitev Microsoft Azure Data Lake. Pri tem smo spoznali tudi orodja, ki jih rešitvi ponujata, med katerimi sta pomembnejši Apache Spark in Azure Databricks. V nadaljevanju predstavljamo, kako ju vzpostavimo ter izvedemo eksperiment, kjer na podlagi hitrosti izvajanja in stroškov spoznamo njune prednosti in slabosti.
Ključne besede:velepodatki, podatkovna jezera, Hadoop, Spark, Azure Data Lake
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[M. Koren]
Leto izida:2021
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (VIII, 61 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-80869 Novo okno
UDK:004.65+004.76(043.2)
COBISS.SI-ID:97445635 Novo okno
Datum objave v DKUM:16.12.2021
Število ogledov:1383
Število prenosov:145
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.sl
Opis:Ta licenca Creative Commons je zelo podobna običajni licenci Priznanje avtorstva, vendar zahteva, da so materialne avtorske pravice na izpeljanih delih upravljane z enako licenco.
Začetek licenciranja:03.11.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:An analysis of the usage and deployment approaches for data lakes
Opis:Big data and data lakes are terms that have grown in popularity in the last couple of years, because of the increase in the amount of data produced. In this master thesis, we present the properties of data lakes, what they are used for, how they can be set up and how they are linked to big data. We describe the open-source solution Apache Hadoop and the cloud solution Microsoft Azure Data Lake. We learn about the tools they offer, the most important of which are Apache Spark and Azure Databricks. Later we present how to set them up and run an experiment to see their advantages and disadvantages based on execution speed and cost.
Ključne besede:big data, data lakes, Hadoop, Spark, Azure Data Lake


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici