Title: Untersuchung der Migration einer MySQL basierten Monitoring & Data-Warehouse L�sung nach Hadoop -Language: german
Publisher: Grin Verlag
Publication Date: 2013
Language: German
ISBN 10: 3656440476
ISBN 13: 9783656440475
Binding: Soft cover
Condition: As New

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Synopsis

Masterarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.0, Hochschule f�r Technik und Wirtschaft Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Die escape GmbH betreibt ein MySQL basiertes Dataware-House in das Daten aus verschiedenen Webpr�senzen flie�en, um dort ausgewertet zu werden. Nach Jahren des erfolgreichen Betriebs nimmt mit der st�ndig steigenden Menge an gespeicherten Daten die Leistung des Systems allerdings ab. Die Laufzeiten f�r Auswertungen steigen und die Agilit�t sinkt. Kleine Optimierungen und Ver�nderungen des Systems k�nnen das Unbrauchbarwerden hinausz�gern, als aber aus Gr�nden der Leistung auf einen Teil der Abfragen verzichtet werden muss, wird schlie�lich klar, dass nur eine grundlegende Ver�nderung des Systems den langfristigen Betrieb sicherstellen kann. Aus diesem Grund wurde nach Technologien gesucht, deren F�higkeiten die Leistung des bestehenden Dataware-Houses verbessern k�nnen. Dies f�hrte 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 k�nnen. Sie wertet die M�glichkeiten zur Strukturierung von Daten in einer spaltenbasierten Datenbank aus, evaluiert in einem Benchmark, wie sich die Zeit von Abfragen im Verh�ltnis zu einer stetig steigenden Datenmenge verh�lt 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 gro�en Menge an semistrukturierten Daten eignet und die Dataware-House Komponente Hive durch die Unterst�tzung eines SQL �hnlichen Syntax das Erstellen von Abfragen komfortabel erm�glicht. Die Literatur beschreibt, dass HBase automatisch linear mit dem Hinzuf�gen von neuen Knoten skaliert. Der durchgef�hrte Benchmark zeigt, dass die Ausf�hrungs-Zeit der getesteten Abfragen fast g

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