Stock Image

Untersuchung der Migration einer MySQL basierten Monitoring & Data-Warehouse Lösung nach Hadoop

Jonas Kress

ISBN 10: 3656440476 / ISBN 13: 9783656440475
Published by GRIN Verlag Jul 2013, 2013
New Condition: Neu Soft cover
From Agrios-Buch (Bergisch Gladbach, Germany)

AbeBooks Seller Since 11 January 2012

Quantity Available: 1
Buy New
List Price: 52.90
Price: £ 41.59 Convert Currency
Shipping: £ 15.38 From Germany to U.S.A. Destination, Rates & Speeds
Add to basket

About this Item

Neuware - Masterarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.0, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Die escape GmbH betreibt ein MySQL basiertes Dataware-House in das Daten aus verschiedenen Webpräsenzen fließen, um dort ausgewertet zu werden. Nach Jahren des erfolgreichen Betriebs nimmt mit der ständig steigenden Menge an gespeicherten Daten die Leistung des Systems allerdings ab. Die Laufzeiten für Auswertungen steigen und die Agilität sinkt. Kleine Optimierungen und Veränderungen des Systems können das Unbrauchbarwerden hinauszögern, als aber aus Gründen der Leistung auf einen Teil der Abfragen verzichtet werden muss, wird schließlich klar, dass nur eine grundlegende Veränderung des Systems den langfristigen Betrieb sicherstellen kann. Aus diesem Grund wurde nach Technologien gesucht, deren Fähigkeiten die Leistung des bestehenden Dataware-Houses verbessern können. Dies führte zu Hadoop [Fouc][Whi10a], einem Open Source Framework, welches die Verarbeitung von riesigen Datenmengen in einem Cluster erlaubt. Diese Arbeit untersucht, wie Komponenten des bisherigen Systems durch Dienste von Hadoop ersetzt werden können. Sie wertet die Möglichkeiten zur Strukturierung von Daten in einer spaltenbasierten Datenbank aus, evaluiert in einem Benchmark, wie sich die Zeit von Abfragen im Verhältnis zu einer stetig steigenden Datenmenge verhält und analysiert detailliert den Ressourcenverbrauch des Clusters und dessen Knoten. Die Implementierung zeigt, dass sich die spaltenbasierten Datenbank HBase sehr gut zum Speichern von einer sehr großen Menge an semistrukturierten Daten eignet und die Dataware-House Komponente Hive durch die Unterstützung eines SQL ähnlichen Syntax das Erstellen von Abfragen komfortabel ermöglicht. Die Literatur beschreibt, dass HBase automatisch linear mit dem Hinzufügen von neuen Knoten skaliert. Der durchgeführte Benchmark zeigt, dass 104 pp. Deutsch. Bookseller Inventory # 9783656440475

Ask Seller a Question

Bibliographic Details

Title: Untersuchung der Migration einer MySQL ...

Publisher: GRIN Verlag Jul 2013

Publication Date: 2013

Binding: Taschenbuch

Book Condition:Neu

About this title

Synopsis:

Masterarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.0, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Die escape GmbH betreibt ein MySQL basiertes Dataware-House in das Daten aus verschiedenen Webpräsenzen fließen, um dort ausgewertet zu werden. Nach Jahren des erfolgreichen Betriebs nimmt mit der ständig steigenden Menge an gespeicherten Daten die Leistung des Systems allerdings ab. Die Laufzeiten für Auswertungen steigen und die Agilität sinkt. Kleine Optimierungen und Veränderungen des Systems können das Unbrauchbarwerden hinauszögern, als aber aus Gründen der Leistung auf einen Teil der Abfragen verzichtet werden muss, wird schließlich klar, dass nur eine grundlegende Veränderung des Systems den langfristigen Betrieb sicherstellen kann. Aus diesem Grund wurde nach Technologien gesucht, deren Fähigkeiten die Leistung des bestehenden Dataware-Houses verbessern können. Dies führte zu Hadoop [Fouc][Whi10a], einem Open Source Framework, welches die Verarbeitung von riesigen Datenmengen in einem Cluster erlaubt. Diese Arbeit untersucht, wie Komponenten des bisherigen Systems durch Dienste von Hadoop ersetzt werden können. Sie wertet die Möglichkeiten zur Strukturierung von Daten in einer spaltenbasierten Datenbank aus, evaluiert in einem Benchmark, wie sich die Zeit von Abfragen im Verhältnis zu einer stetig steigenden Datenmenge verhält und analysiert detailliert den Ressourcenverbrauch des Clusters und dessen Knoten. Die Implementierung zeigt, dass sich die spaltenbasierten Datenbank HBase sehr gut zum Speichern von einer sehr großen Menge an semistrukturierten Daten eignet und die Dataware-House Komponente Hive durch die Unterstützung eines SQL ähnlichen Syntax das Erstellen von Abfragen komfortabel ermöglicht. Die Literatur beschreibt, dass HBase automatisch linear mit dem Hinzufügen von neuen Knoten skaliert. Der durchgeführte Benchmark zeigt, dass die Ausführungs-Zeit der getesteten Abfragen fast g

"About this title" may belong to another edition of this title.

Store Description

Visit Seller's Storefront

Terms of Sale:

Allgemeine Geschäftsbedingungen (abebooks.de)

der Firma Agrios Buch- und Medienversand UG e.K. ,Geschäftsführer Ludwig Meier, De-Gasperi-Str. 8, 51469 Bergisch Gladbach nachstehend als Verkäufer bezeichnet.

§ 1 Allgemeines, Begriffsbestimmungen

(1) Der Verkäufer bietet unter dem Nutzernamen Agrios Buch unter der Plattform abebooks.de insbesondere Bücher an. Die folgenden Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) gelten für die Geschäftsbeziehung zwischen dem Verkäufer und dem Kunden in ihrer zum Ze...

More Information
Shipping Terms:

Der Versand ins Ausland findet IMMER mit DHL statt. Auch nach Österreich verschicken wir nur mit DHL! Daher Standardversand == Luftpost!


Detailed Seller Information

List this Seller's Books

Payment Methods
accepted by seller

Visa Mastercard American Express

Check PayPal Invoice Bank/Wire Transfer