Aplikace pro Big Data
Application for Big Data

Автор
Advisor
Hruška, TomášReferee
Bartík, VladimírGrade
AAltmetrics
Metadata
Показати повний опис матеріалуКороткий опис(реферат)
Táto práca sa zaoberá popisom a analýzou konceptu Big Data a ich spracovaním a využitím v procese podpory rozhodovania. Navrhované spracovanie vychádza z konceptu MapReduce navrhnutého pre spracovanie Big Data. Teoretická časť tejto práce z veľkej časti, pojednáva o systéme Hadoop, ktorý poskytuje implementáciu tohoto konceptu. Jeho pochopenie je kľúčovou vlastnosťou pre správny návrh aplikácií spúšťaných v tomto systéme. Práca tiež obsahuje návrh konkrétnych aplikácií na spracovanie Big Data. V implementačnej časti práce sa nachádza popis správy systému Hadoop, popis implementácie aplikácií MapReduce a popis ich testovania nad testovacími sadami dát. This work deals with the description and analysis of the Big Data concept and its processing and use in the process of decision support. Suggested processing is based on the MapReduce concept designed for Big Data processing. The theoretical part of this work is largely about the Hadoop system that implements this concept. Its understanding is a key feature for properly designing applications that run within it. The work also contains design for specific Big Data processing applications. In the implementation part of the thesis is a description of Hadoop system management, description of implementation of MapReduce applications and description of their testing over data sets.
Keywords
Big Data, Podpora rozhodvania, Hadoop, MapReduce, HDFS, Big Data, Decision Support, Hadoop, MapReduce, HDFSLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Informační systémyComposition of Committee
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda) Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen)Date of defence
2018-06-19Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm výborně (A). Otázky u obhajoby: Specifikujte, od jak velkého objemu dat se již jednoznačně vyplatí používat Big Data a kdy naopak klasické zpracování dat.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaSource
BLAHO, M. Aplikace pro Big Data [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.Collections
- 2018 [163]