| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 4 / 4
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Pomanjkljivi testni primeri v informacijskih rešitvah : magistrsko delo
Ana Plečko, 2023, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se osredotočili na pregled pomena in definicije pomanjkljivih testnih primerov. Pregledali smo aktualno literaturo in prepoznali najpogostejše tipe pomanjkljivih testnih primerov, ki se pojavijo v testni kodi. S pomočjo aktualnih digitalnih knjižnic smo opisali in analizirali najpogosteje uporabljena in največkrat omenjena orodja, ki omogočajo prepoznavo pomanjkljivih testnih primerov. Ta smo medsebojno primerjali in opisali njihove glavne funkcionalnosti. V nadaljevanju smo iz celotnega nabora izbrali tri orodja in jih uporabili na izbranem testnem projektu. Za testni projekt smo izbrali Apache Hadoop Common, ki je implementiran v programskem jeziku Java in za testiranje uporablja orodje JUnit, tako kot izbrana orodja. Rezultate, ki smo jih dobili pri zagonu orodij, smo medsebojno primerjali in analizirali večja odstopanja. Cilji magistrskega dela so bili naslednji: prepoznava pomanjkljivih testnih primerov in njihovih najpogostejših tipov, pregled orodij, ki jih lahko prepoznajo, uporaba izbranih orodij na javanskem projektu, beleženje rezultatov ter primerjava natančnosti in analize, ki jih je zabeležilo vsako orodje.
Ključne besede: pomanjkljivi testni primeri, orodja za prepoznavo pomanjkljivih testnih primerov, Java, JUnit, Apache Hadoop
Objavljeno v DKUM: 13.10.2023; Ogledov: 350; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (3,45 MB)

2.
TESTIRANJE »ORACLE BIG DATA VM«
Marko Kopač, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Diplomska naloga obravnava testiranje virtualnega stroja Oracle Big Data Lite (BDL), ki vsebuje že nameščeno demo aplikacijo Movieplex s pripadajočimi podatki. Podana je definicija podatkov in informacij. Predstavljeni so načini shranjevanja in obdelave podatkov. Prikazane so posebnosti manipulacije z masovnimi podatki, ki so tako strukturirani kot tudi nestrukturirani. Opisane so osnove virtualizacije in virtualizacijsko okolje Oracle VirtualBox. Preskušene so izbrane komponente obravnavanega virtualnega stroja in funkcije demo aplikacije Movieplex.
Ključne besede: • Masovni podatki – Big Data • Virtualizacija • Oracle Big Data Lite • Apache Hadoop • Big Data Management System • Oracle Big Data Discovery
Objavljeno v DKUM: 12.10.2016; Ogledov: 2902; Prenosov: 456
.pdf Celotno besedilo (3,36 MB)

3.
COMPARISON OF MYSQL, NEO4J AND APACHE HIVE DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS
Matjaž Moser, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: In this work a comparison of three different database management systems (DBMS) is presented. In general a relational data model with a graph data model is compared. The three systems used are MySQL, Neo4j and Apache Hive. Neo4j is a member of the NoSQL database family and is a well-known graph database. The relational databases used in this work are MySQL and Apache Hive. The latter is not a classic relational model but since it is modelled as such it can be considered relational. MySQL is a well-known solution that has been on the market for several years now and is a standard solution for many data problems. Within this work a detailed comparison of all three systems from different aspects of usage is made, both from our own experience as well as from preliminary research from other authors and sources. Additionally some practical information from our dataset with some simple mining techniques is extracted and the result of our work is visualised in an interactive web side using modern approaches to data visualisation.
Ključne besede: Neo4j, MySQL, Apache Hadoop/Hive, database comparison, data visualisation
Objavljeno v DKUM: 13.05.2016; Ogledov: 2573; Prenosov: 192
.pdf Celotno besedilo (1,02 MB)

4.
POSLOVNI POTENCIAL KONCEPTA BIG DATA
Patricija Gavez, 2013, diplomsko delo

Opis: Informacije predstavljajo neotipljivo premoženje organizacij in so njihova pomembna konkurenčna prednost. Za najboljši izkoristek informacij se organizacije posložujejo poslovnega obveščanja, katerega glavna komponenta so podatkovne baze. Najbolj razširjene podatkovne baze so relacijske baze podatkov, pri katerih so podatki shranjeni v logično povezanih tabelah. Trend povečane rasti količine podatkov je povzročil, da relacijske baze ne uspejo zadovoljiti potreb poslovnega obveščanja. Pojavil se je koncept Big Data in z njim povezane tehnologije za zajem, shranjevanje, obdelavo in izkoristek masovnih količin podatkov. Big Data predstavljajo veliko poslovno priložnost tako za organizacije, ki se jih bodo posluževale pri poslovnem obveščanju, kot tudi za ponudnike programske opreme. Orodje Apache Hadoop, ki vsebuje dve pomembnejši komponenti – MapReduce in HDFS, je le ena izmed prepoznavnejših programskih rešitev na področju koncepta Big Data. Pomembna storitev, ki spada k velikim podatkovnim bazam je tudi računalništvo v oblaku, saj zadovoljuje zahteve s strani infrastrukture, prilagodljivosti storitve pa tudi varstva podatkov.
Ključne besede: Big Data, tehnologije za obvladovanje Big Data, Apache Hadoop, MapReduce, HDFS, poslovno obveščanje, podatkovne baze, relacijske podatkovne baze, integracija podatkov, računalništvo v oblaku
Objavljeno v DKUM: 04.11.2013; Ogledov: 2522; Prenosov: 498
.pdf Celotno besedilo (974,42 KB)

Iskanje izvedeno v 0.11 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici