Modelli di programmazione scalabile per Big Data: analisi comparativa e sperimentale

Berti, Matteo (2018) Modelli di programmazione scalabile per Big Data: analisi comparativa e sperimentale. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management [L-DM270]
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Abstract

Analisi di alcuni modelli di programmazione scalabile per Big Data, presentando i principali framework in base al tipo di elaborazione: batch, stream, ibrida. Infine sperimentazione e confronti tra Apache Hadoop e Apache Spark, sia in modalità single-node che su cluster AWS.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Berti, Matteo
Relatore della tesi
Zavattaro, Gianluigi
Scuola
Scienze
Corso di studio
Informatica per il management [L-DM270]
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
big data,modelli di programmazione,hadoop,spark,storm,samza,flink,cluster aws,apache
Data di discussione della Tesi
16 Ottobre 2018
URI
https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/16722

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