https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/34733
Title: | Методи опрацювання Великих даних у федеративному сховищі даних |
Authors: | Болюбаш, Ю. |
Bibliographic description (Ukraine): | Болюбаш Ю. Методи опрацювання Великих даних у федеративному сховищі даних / Ю. Болюбаш // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Комп’ютерні науки та інформаційні технології : збірник наукових праць. – 2016. – № 843. – С. 356–365. – Бібліографія: 10 назв. |
Issue Date: | 2016 |
Publisher: | Видавництво Львівської політехніки |
Keywords: | Великі дані NoSQL інформаційна модель даних Big data NoSQL data model |
Abstract: | Подано визначення Великих даних та описано основні характеристики. Подано моделі асоціацій між сутностями та характеристиками для різних категорій Nosql баз даних. Подано модель федеративного сховища Великих даних. Для представлення великих даних використано простір даних, який дає змогу працювати з різнотипними даними. Проте основною операцією інтеграції є не консолідація, а федералізація, що дає змогу зменшувати ємнісну складність запитів. Розроблено метод обміну різнотипними даними та приведення реляційних даних до моделі “сутність–характеристика”. Апробовано розроблені методи і алгоритми. There is given the Big data defenition and described the main characteristics. The models associations between entities and properties for the different categories Nosql databases “entity-characteristic” is constructed. For the presentation of Big data space there is used data that allows to work with heterogeneous data. However, the main operation is federalisation but no consolidation of integration, This allows capacitive reduce the complexity of requests. The method of heterogeneous data sharing and bringing to relational data model “entity-characteristic” was created. Were tested developed methods and algorithms. |
URI: | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/34733 |
Content type: | Article |
Appears in Collections: | Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2016. – №843 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
47_356-365.pdf | 258.53 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.