Geri Dön

Büyük veri analizinde yatay ölçeklendirilen veritabanı sistemleri

Horizontal scale database systems in big data analysis

  1. Tez No: 584120
  2. Yazar: MURAT MENTEŞE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİDUN CEMAL ÖZÇAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Teknolojik gelişmeler ışığında, artan veri hacmi ile yapısal olarak kontrol edilemeyecek boyutlara ulaşan veriyi geleneksel sistemler diye tabir ettiğimiz veritabanları üzerinde işlemek maliyet, zaman ve ek iş yükü ile birlikte artık yetersiz kalmış durumdadır. Artan bu veri hacmini günümüz yeni teknolojik çözümlerle birlikte saklama, işleme ve analiz etme gibi aşamaları geleneksel sistemlere göre daha az maliyet, daha az zaman ve daha az iş yükü ile yapmak mümkün hale gelmiştir. Bu tez çalışması kapsamında ise, Geleneksel veritabanı sistemleri ile Yeni nesil dağıtık dosya sistemleri arasındaki ilişkiyle birlikte iki sistem arasındaki performans kıyaslaması ve yeni nesil sistemlerin yapısal özellikleri ele alınmıştır. Anahtar Kelimeler : Büyük Veri, Hadoop, PostgreSQL, Performans Analizi, Geleneksel Veritabanı Sistemleri, Yeni Nesil Veritabanı Sistemleri

Özet (Çeviri)

Technological developments, increasing the data volume and increasing the size of the data that cannot be controlled by the structural data on the databases we call traditional systems are now insufficient with the cost, time and additional workload. Increasing this volume of data with the new technological solutions today, such as storing, processing and analysis of the traditional systems less cost, less time and less workload has become possible to do. In the scope of this thesis, the relationship between traditional database systems and new generation distributed file systems as well as the performance comparison between the two systems and the structural features of the new generation systems are discussed. Keywords : Big Data, Hadoop, PostgreSQL, Performance Analysis, Traditional Database Systems, New Generation Database Systems

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  2. Doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının Türkiye ve Avrupa Birliği arasındaki endüstri içi ticarete etkisi

    The effect of foreign direct investments on intra-industry trade between Turkey and the European Union

    ABDULLAH BAHADIR ŞAŞMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ŞİŞMAN

  3. OECD ülkelerinde Balassa Samuelson hipotezinin test edilmesi

    Testing the Balassa Samuelson Hypothesis in OECD

    BÜŞRA GEDİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonomiPamukkale Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU YOLCU KARADAM

  4. Eğitimde veriye dayalı yönetim uygulamalarının değerlendirilmesi

    The evaluation of data driven management applications in education

    AYHAN DUYKULUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECATİ CEMALOĞLU

  5. Sermaye yapısını belirleyen faktörler: Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri gayrimenkul yatırım ortaklığı firmaları karşılaştırmalı analizi

    Determinants of capital structure: Comparative analysis of real estate investment trusts in Turkey and the United States

    EMRE ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HEPŞEN