prikaz prve stranice dokumenta Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. urn:nbn:hr:168:866555
Kovačev, Josipa
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kovačev, J. (2015). Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

Kovačev, Josipa. "Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

Kovačev, Josipa. "Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

Kovačev, J. (2015). 'Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

Kovačev J. Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2015 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

J. Kovačev, "Analiza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:866555
Podaci o radu
NaslovAnaliza i vizualizacija velikih podataka u Apache Spark okruženju
Naslov (engleski)Big data analysis and visualisation in Apache Spark framework
AutorJosipa Kovačev
MentorMirta Baranović (mentor)
Član povjerenstvaMirta Baranović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Mekterović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2015-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Područje analize podataka suočava se s eksponencijalnim rastom količine podataka koje je teško obrađivati koristeći tradicionalne metode i alate. Apache Spark omogućava skalabilnu i brzu raspodijeljenu obradu velikih podatka u grozdovima računala. Spark uz pomoć memorijskih apstrakcija drži podatke u radnoj memoriju tijekom cijelog rada što mu omogućava izbjegavanje ulazno-izlaznih uskih grla pri zapisavanju i čitanju s diska čime postiže veće brzine od sličnih platformi. Dozvoljene su samo krupno-zrnate transformacije čime je efikasno osigurana otpornost na greške kroz logiranje transformacija bez replikacije podataka. Spark sadrži i posebne module koje je moguće kombinirati: Spark SQL za rad sa strukturiranim podacima, MLlib za strojno učenje, GraphX za operacije s grafovima i Spark Streaming za tokove podataka.
Sažetak (engleski)
Modern data analysis is faced with the exponential growth of data volumes difficult to process using traditional methods and tools. Apache Spark provides scalable and fast distributed processing of Big Data in a cluster. Spark uses memory abstraction called Resilient Distributed Datasets to perform all computations in memory which allows him to avoid disk I/O bottlenecks, thus achieving a greater speed than other similar platforms. RDDs provide an interface based on coarse-grained transformations enabling them to efficiently provide fault tolerance by logging the transformations rather than replicating the actual data across the nodes. Spark contains special modules that can be combined: Spark SQL for working with structured data, MLlib for machine learning, GraphX for graph operations and Spark Streaming for data streams analysis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:866555
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 09:49:15