| | 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 - 5 / 5
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Načrtovanje in razvoj multimedijskega sistema miRadio za upravljanje spletnih digitalnih radijskih vsebin
Jan Pomer, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi opišemo razvoj sistema miRadio. Sistem deluje kot inteligentni radio, ki omogoča integracijo s pametnimi zvočniki. V nadaljevanju raziščemo ogrodje MapReduce za analizo velike količine podatkov. Opišemo arhitekturo sistema miRadio in nato uporabo ogrodja MapReduce za analizo podatkov v sistemu.
Ključne besede: MapReduce, Alexa, Google Assistant, miRadio, inteligentni radio
Objavljeno: 09.03.2020; Ogledov: 342; Prenosov: 27
.pdf Celotno besedilo (857,26 KB)

2.
Procesiranje finančnih transakcij s programskim ogrodjem Hadoop
David Pandel, 2019, magistrsko delo

Opis: V okviru magistrskega dela je bila izdelana aplikacija, ki omogoča paralelno procesiranje masovnih kartičnih transakcij, t.i. avtorizacij. Programska rešitev temelji na odprtokodnem ogrodju Apache Hadoop, ki je namenjeno obdelovanju velikih količin podatkov (angl. big data). S pristopom Hadoop razbijemo vhodne podatke na več manjših delov, ki se paralelno procesirajo. Hadoop je sestavljen iz dveh glavnih komponent. MapReduce vhodni niz podatkov razdeli na med seboj neodvisne dele, ki se obdelajo paralelno. Datotečni sistem HDFS (angl. Hadoop distributed file system) je bil razvit v programskem jeziku Java in je implementiran za zagotavljanje prilagodljivega in zanesljivega shranjevanja podatkov na več med seboj povezanih računalnikih (angl. clusters of commodity servers). Glavna prednost uporabe Hadoopa je v porazdeljenem sistemu, sestavljenem iz več manj zmogljivih računalnikov in ne le enega zelo zmogljivega. Računalniki se lahko nahajajo na različnih lokacijah, zato ne potrebujemo dodatnega redundantnega sistema, ki služi za samo vzpostavitev sistema v primeru naravne katastrofe.
Ključne besede: Hadoop, HDFS, MapReduce, finančna avtorizacija, ISO8583
Objavljeno: 27.03.2019; Ogledov: 505; Prenosov: 71
.pdf Celotno besedilo (19,34 MB)

3.
Porazdeljeno generiranje poročil detektorja plagiatov
Jože Fartek, 2018, diplomsko delo

Opis: Ker je relacijske podatkovne baze za hranjenje velike količine izvlečkov iz besedil in generiranje poročil detektorja podobnih vsebin težko horizontalno razširiti, smo za ta namen raziskali možnost uporabe podatkovnih baz NoSQL. Preizkusili smo več podatkovnih baz in izbrali najprimernejšo. Implementirali smo tudi nekaj algoritmov, ki so primerni za ugotavljanje podobnosti v parafraziranih besedilih in temeljijo na tvorjenju izvlečkov iz besedil s pomočjo normaliziranih n-gramov. Te algoritme smo primerjali z algoritmom za tvorjenje izvlečkov, ki se na Univerzi v Mariboru uporablja za detekcijo podobnih dokumentov. Po izbiri najustreznejše podatkovne baze NoSQL in algoritma za tvorjenje izvlečkov, smo implementirali prototip porazdeljenega sistema za ugotavljanje podobnih dokumentov in generiranje poročil detektorja podobnih vsebin.
Ključne besede: porazdeljeno procesiranje, koncept »MapReduce«, NoSQL, detekcija podobnih vsebin
Objavljeno: 19.10.2018; Ogledov: 461; Prenosov: 86
.pdf Celotno besedilo (1,23 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: 04.11.2013; Ogledov: 1718; Prenosov: 385
.pdf Celotno besedilo (974,42 KB)

5.
ANALIZA PRIMEROV UPORABE VELIKE KOLIČINE PODATKOV
Marko Koželj, 2013, diplomsko delo

Opis: Diplomski seminar predstavlja računalništvo v oblaku in velike količine podatkov. Ta dva pojma sta novi poslovni priložnosti za podjetja. Vsekakor bodo brez teh dveh inovacij podjetja težko preživela na mednarodnih trgih. V diplomskem seminarju smo obravnavali računalništvo v oblaku. Na kratko smo povedali osnovne značilnosti, razvoj skozi leta, arhitekturo, tipe in SWOT analizo računalništva v oblaku. Kasneje smo se osredotočili na velike količine podatkov, jih definirali, pojasnili zgodovinski razvoj in ugotavljali ali smo pripravljeni na njih. Razložili smo tudi karakteristike, arhitekturo in ugotavljali praktičnost in uporabnost, ter njihovo varnost. Preučili smo podjetja Google, IBM in Microsoft in ugotovili kakšne rešitve imajo za velike količine podatkov in na kakšni platformi delujejo. Na koncu pa smo še ugotavljali razlike med samo arhitekturo teh rešitev. V glavnem je bila primerjava med rešitvama Dremel in Hadoop. Razložili pa smo tudi zakaj velike količine podatkov pomagajo tem podjetjem.
Ključne besede: Računalništvo v oblaku, velike količine podatkov, Dremel, BigQuery, Hadoop, MapReduce, HDInsight, IBM-ova platforma za velike količine podatkov.
Objavljeno: 23.10.2013; Ogledov: 1245; Prenosov: 109
.pdf Celotno besedilo (1,30 MB)

Iskanje izvedeno v 0.16 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici