Diplomová práce

A Comparative Analysis for Big Data Architectures

Bc. Michal Bertko
Anotace

S rastúcou popularitou Big Data sa navrhuje čoraz viac architektúr, no nie je k dispozícii jednotné riešenie. Hlavným cieľom tejto práce je špecifikovať a pripraviť model merania, na ktorom budú mapované a porovnávané vybrané Big Data architektúry. Model merania je rozdelený do viacerých komponentov so špecifikáciou zodpovedností a je stanovený referenčný rozsah modelu merania. Všetky architektúry …více

Abstract

With the Big Data growing in the popularity, more and more architectures are being proposed, but no unified solution is at hand. The main objective of this thesis is to specify and prepare a measurement model on which selected Big Data architectures will be mapped and compared. The measurement model is split into multiple components with the specification of responsibilities, and the reference scope …více

Klíčová slova
Big Data Measurement model Big Data Architecture Hadoop
Zadání práce
Big Data technologies and applications provide key insights for Data Science and Business Intelligence. Nowadays, there are different Big Data Architectures that can be used to organize the Big Data lifecycle from the data storage to data analytics. Each Big Data Architecture has its own pros and cons. It is thus valuable to compare and analyze the Big Data Architectures to see the similarities and differences across the architectures. The aim of this thesis is to formulate measurement model which will be later used for Big Data architectures comparison, then evaluate different architectures based on the model and prepare comparison of used Big Data components and technologies. The results of the thesis can indicate how to build, improve and evaluate the Big Data Architecture in an enterprise or in a Big Data project.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
18. 5. 2019 08:31, doc. Mouzhi Ge, Ph.D.
Plný text práce
2,8 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
19. 6. 2019
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Mouzhi Ge, Ph.D.
KPSK FI MU

Oponent

doc. Bruno Rossi, PhD, učo 232464
CERIT FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.