Andere Kunden interessierten sich auch für
![Un traducteur SQL-MapReduce avancé et efficace pour améliorer les Big Data]( "Un traducteur SQL-MapReduce avancé et efficace pour améliorer les Big Data")
Un traducteur SQL-MapReduce avancé et efficace pour améliorer les Big Data32,99 €![Un efficiente traduttore avanzato da SQL a MapReduce per migliorare i Big Data]( "Un efficiente traduttore avanzato da SQL a MapReduce per migliorare i Big Data")
Un efficiente traduttore avanzato da SQL a MapReduce per migliorare i Big Data32,99 €![Ein effizienter fortschrittlicher SQL-zu-MapReduce-Übersetzer zur Verbesserung von Big Data]( "Ein effizienter fortschrittlicher SQL-zu-MapReduce-Übersetzer zur Verbesserung von Big Data")
Ein effizienter fortschrittlicher SQL-zu-MapReduce-Übersetzer zur Verbesserung von Big Data49,90 €![Um tradutor avançado e eficiente de SQL para MapReduce para melhorar os grandes volumes de dados]( "Um tradutor avançado e eficiente de SQL para MapReduce para melhorar os grandes volumes de dados")
Um tradutor avançado e eficiente de SQL para MapReduce para melhorar os grandes volumes de dados32,99 €![Przegl¿d narz¿dzi Big Data do analizy rozproszonych danych o kliencie]( "Przegl¿d narz¿dzi Big Data do analizy rozproszonych danych o kliencie")
Przegl¿d narz¿dzi Big Data do analizy rozproszonych danych o kliencie21,99 €![Practical Hive]( "Practical Hive")
Practical Hive45,99 €![Algorithms for Data Science]( "Algorithms for Data Science")
Algorithms for Data Science67,99 €
MapReduce stäo si¿ skutecznym frameworkiem do przetwarzania i analizowania ogromnych zbiorów danych w du¿ych systemach. Z drugiej strony, zapytania SQL s¿ niezb¿dne do stworzenia wydajnego i elastycznego translatora SQL do frameworka MapReduce. Istnieje pilna potrzeba stworzenia zoptymalizowanego translatora SQL, który b¿dzie w stanie obs¿u¿y¿ zaawansowane zapytania, co pozwoli zwi¿kszy¿ wydajno¿¿ analizy danych wraz z rosn¿c¿ ilo¿ci¿ danych BigBig Data DataData. Hive obs¿uguje zapytania zwane HiveQL. HiveQL oferuje te same funkcje co SQL, ale nadal trudno jest obs¿u¿y¿ z¿o¿one zapytania SQL. W rezultacie r¿czne t¿umaczenie HiveQL cz¿sto prowadzi do s¿abej wydajno¿ci. Ponadto Flink stä si¿ skutecznym frameworkiem do analizy Big Data w du¿ych systemach klastrowych. Z drugiej strony, FLink nie obs¿uguje ¿adnego j¿zyka zapytä. Dlatego te¿, aby wykonä zapytanie SQL w FLink, konieczne jest zaprojektowanie i wdro¿enie translatora SQL do FLink. Praca przedstawiona w niniejszej ksi¿¿ce uwzgl¿dnia te ograniczenia translatorów SQL i proponuje dwa rozwi¿zania, które mo¿na uznä za translatory SQL do MapReduce, maj¿ce na celu usprawnienie analizy Big Data.