Titlebook: Verteiltes und Paralleles Datenmanagement; Von verteilten Daten Erhard Rahm,Gunter Saake,Kai-Uwe Sattler Textbook 2015 Springer-Verlag Berl

流逝

Restenosis

Parallele Analyse gro?er Datenmengen mit MapReduceachheit, hohen Flexibilit?t und der M?glichkeit, auf vergleichsweise einfache Weise hochparallele Datenverarbeitungs- und Analyseprogramme zu schreiben, hat das MapReduce-Modell in kurzer Zeit eine weite Verbreitung gefunden. Nachdem wir in Kap. 3 bereits am Beispiel von Hadoop auf Architekturaspekt

下級

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spondylosis

Synchronisationsverfahreniterium der Serialisierbarkeit. Es folgt die Behandlung der wichtigsten Synchronisationstechniken (Sperrverfahren, Zeitstempelans?tze und optimistische Verfahren), wobei meist zun?chst kurz die Realisierung in zentralisierten Datenbanksystemen besprochen wird bevor die Alternativen zur Realisierung

entrance

Replikationehrfache Speicherung unter dem Gesichtspunkt der Redundanz und der mit ihr verbundenen Probleme vorwiegend negativ gesehen wird, kann eine kontrollierte, interne Redundanz gerade in verteilten Szenarien sowohl die Performanz als auch die Zuverl?ssigkeit von Systemen erh?hen. Die Unterstützung der Re

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Verteilte Anfrageverarbeitungng für die verschiedenen Fragmentierungsstrategien. Anschlie?end behandeln wir Erweiterungen des Kostenmodells für verteilte Anfrageauswertung. Einen weiteren Schwerpunkt bilden verteilte Strategien für die Berechnung von Verbunden sowie die Optimierung von Mehr-Wege-Verbunden.

粗糙濫制