prikaz prve stranice dokumenta Tehnologije za rad s velikim podacima
  Preuzmi
PDF 766.34 KB
diplomski rad
Tehnologije za rad s velikim podacima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. urn:nbn:hr:217:611517
Grozdek, Andrea
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Grozdek, A. (2017). Tehnologije za rad s velikim podacima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

Grozdek, Andrea. "Tehnologije za rad s velikim podacima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

Grozdek, Andrea. "Tehnologije za rad s velikim podacima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

Grozdek, A. (2017). 'Tehnologije za rad s velikim podacima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 29.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

Grozdek A. Tehnologije za rad s velikim podacima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2017 [pristupljeno 29.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

A. Grozdek, "Tehnologije za rad s velikim podacima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:611517
Podaci o radu
NaslovTehnologije za rad s velikim podacima
AutorAndrea Grozdek
MentorRobert Manger (mentor)
Član povjerenstvaRobert Manger (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNenad Antonić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLjiljana Arambašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Pažanin (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2017-02-22, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U radu je objašnjen pojam velikih podataka te su navedeni primjeri takvih podataka. Velika količina podataka, brzina generiranja podataka i raznolikost glavne su karakteristike velikih podataka. Zbog tih svojstava, veliki podaci zahtijevaju drugačiji pristup. Tehnologije za rad s velikim podacima obuhvaćaju koncepte koji se ranije nisu koristili u obradi podataka. Ti principi ilustrirani su u opisu Hadoop sustava, koji predstavlja polazišnu točku u razvoju softvera za rad s velikim podacima. Razumijevanje MapReducea i HDFS-a, kao osnovnih komponenti Hadoopa, važno je jer obuhvaća temeljne ideje koje se primjenjuju u cijelom Hadoopovom ekosustavu, ali i šire. U četvrtom poglavlju nalazi se studijski primjer u kojem je implementiran MapReduce model za obradu nestrukturiranih podataka (knjiga).
Sažetak (engleski)
In this thesis we explain the term big data, and show the examples of such data. Volume, Velocity and Variety (3V) are the main characteristics of big data. Because of these properties, big data require a different approach. Big data technologies include concepts that haven’t been used previously in data processing. These principles are illustrated in the description of Hadoop system, which is the starting point for development of big data software. Understanding of MapReduce and HDFS, as the main components of Hadoop, is important, because they include the basic ideas that apply to Hadoop ecosystem. In the fourth chapter is shown the case study on unstructured data (books).
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:611517
Studijski programNaziv: Računarstvo i matematika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra računarstva i matematike (mag. inf. et math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-04-25 10:17:32