Big data frameworks performance evaluation
Büyük veri kütüphanelerinin performans değerlendirmesi
- Tez No: 540433
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yılların en popüler öğelerinden biri Big Data'dır. Büyük Veri hayatımızın ilk günlerinden hayatımıza girmeye başladı, aslında teknoloji ile birlikte hayatımıza girmeye başladı. Bilgisayarda yaptığımız her işlemde, Facebook'ta, Twitter paylaşımında, ziyaret ettiğimiz web sayfasında, doldurduğumuz müşteri formunda vb. gerçek, veriyi girdiğimiz her yerde Büyük Veriyi yarattık. Herkes Büyük Veri kullanıyor ve bu işlemin her türlü Büyük Veri işleme çerçevesinin ele alabileceği bir dereceye kadar soyutlanabileceği ortaya çıkıyor. Bu çerçevelerden bazıları Apache Hadoop, Apache Spark ve Apache Flink olarak bilinir. Bu tez çalışmasında, performans analizi ve değişen sayılarda köle düğümler ile farklı algoritma ve veri büyüklükleri kullanılarak performansın değerlendirilmesi için seçilen çerçeve seçilmiştir. Sonuç olarak Flink ve Spark, performanslarının Hadoop'tan daha verimli olduğunu kanıtladı.
Özet (Çeviri)
One of the most popular items of recent years is Big Data. Big Data has started to enter our life from the very first days of our life, in fact when technology begin to enter into our lives. In every process we do on the computer, in Facebook, twitter sharing, in the customer form we fill, on the web page we visited, etc. In fact, we created Big Data everywhere we entered data without realizing it. Everyone is using Big Data, and it brings forth that this process can be allocated to a level that can be dealt with by all kind of Big Data processing frameworks. Some of these frameworks are quite popular as Apache Hadoop, Apache Spark and Apache Flink. In this thesis the mentioned framework is chosen for performance analysis and using different algorithms with different number of slave nodes and data sizes the evaluation of performance is done. As a result, Flink and Spark proved themselves that they are more efficient in performance than Hadoop.
Benzer Tezler
- Factors affecting home and corporate users decision to upgrade packaged software products
Ev ve iş kullanıcılarının paket yazılım ürünlerini yükseltme kararını etkileyen faktörler
ALPER AKGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
İşletmeBoğaziçi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DİLBER
- Yüksek binaların mimari tasarımında düşey sirkülasyon ve asansör problemi
Başlık çevirisi yok
M.ZEKERİYA ÖZAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAN ÖKE
- Portföy performansının ölçülmesi A tipi yatırım fonlarının sharpe modeliyle değerlemesi
Performance measurement of portfolio management and evaluation of A-type funds with sharpe model
KADİR ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜREL KONURALP
- İşletmelerde stratejik risk yönetimi ve bir model önerisi: Stratejik risk yönetimi sistemi, SRMS
Strategic risk management in companies and a model suggestion: Strategic risk management system, SRMS
İZZET BERK ÇAĞDAŞ
Doktora
Türkçe
2003
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CUDİ TUNCER GÜRSOY
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE