Scheduler for the Stream Processing Frameworks on Hadoop Clusters – Mgr. Petr Škoda
Mgr. Petr Škoda
Advanced ('rigorózní') thesis
Scheduler for the Stream Processing Frameworks on Hadoop Clusters
Scheduler for the Stream Processing Frameworks on Hadoop Clusters
Abstract:
Zpracování takzvaných velkých dat je dnes velice aktuálním tématem. Hlavním hybatelem tohoto oboru je dnes paradigma MapReduce, které má velké množství dostupných implementací i celých ekosystémů nástrojů. Faktem však zůstává, že MapReduce není ideálním řešením pro všechny problémy zpracování velkých dat. Do popředí se však dostává i alternativní paradigma - "stream processing" (zpracování proudů dat …moreAbstract:
Big data processing is a hot topic of today’s computer world. One of the key paradigms behind it is MapReduce—parallel and massively distributed model inspired by the map and reduce functions commonly used in functional programming. Due to its simplicity and general availability of standard implementations, the paradigm has been massively adopted on current computer clusters. Yet, MapReduce is not …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 11. 2014
Identifier:
https://is.muni.cz/th/azdby/
Thesis defence
- Date of defence: 24. 3. 2015
- Reader: doc. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D., prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsAdvanced ('rigorózní řízení') programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics
Theses on a related topic
-
Benchmarking Big Data Streaming Platforms
Peter Krasňan -
Proudové zpracování dat v oblasti síťové bezpečnosti: Apache Storm
Radoslav Zajonc -
Výkonnostní testování aplikačního rámce Apache Storm
Severin Simko