Datu noliktavas realizācijas un integrācijas ar MapReduce iespēju izpēte

Abstract

Darba tēma – Datu noliktavas realizācijas un integrācijas ar MapReduce iespēju izpēte. Darbu veido 102 lappuses. Izmantotās literatūras sarakstu veido 50 avoti. Pētījuma jautājumi: ● Datu noliktavas realizāciju arhitektūras un tehnoloģijas, iespējamas problēmsituācijas ● Datu noliktavas integrācijas ar MapReduce iespējas, tehnoloģijas, iespējamas problēmas īstenojumā Pētījuma mērķis – Izpētīt klasiskas datu noliktavas arhitektūras un tehnoloģijas un noskaidrot, vai tās iespējams integrēt ar MapReduce ietvara tehnoloģijām, kuras ir orientētas uz lielāku datu apstrādi un analīzi, papildus apskatot ar integrāciju saistītas problēmas un tās iespējamus risinājumus. Šī mērķa sasniegšanai ir nepieciešams: ● Izpētīt klasiskās datu noliktavas arhitektūras variācijas ● Izvēlēties arhitektūru īstenošanas pamatprincipus un pamatjēdzienus ● Apkopot un aprakstīt datu apstrādes un analīzes tehnoloģijas, to pielietojuma iespējas ● Piedāvāt vienkāršas datu noliktavas īstenošanas piemēru, kas demonstrē datu noliktavas integrācijas iespējas ar MapReduce ietvaru Darbu veido ievads, četras nodaļas, rezultātu apkopojums, secinājumi un izmantotās literatūras saraksts. Zinātniski pētnieciskais darbs “Datu noliktavas realizācijas un integrācijas ar MapReduce iespēju izpēte” varētu tikt izmantots datu noliktavas arhitektūras plānošanai un palīdzēt izvelēties tehnoloģijas, datu noliktavas lietotnes izveidošanai.Secinājumus veido strukturētas autora izpratnes par pētnieciska darba tematu un iespējamus tālāku pētījumi virzienu aprakstu. Atslēgvārdi: datu noliktavas īstenojums, datu noliktavas arhitektūra, MapReduce ietvars, dimensiju modelis

In this study „Data warehouse implementation and MapReduce integration capabilities” the author presented a 102 pages paper, with 50 literature sources. The questions discussed in this paper are:  Data warehouse architecture and technologies, possible problems concerning implementation  Data warehouse integration with MapReduce capabilities, technologies used and possible problems concerning implementation The aim of the research – is to study common data warehouse architectures and technologies, then define if it is possible to integrate with MapReduce framework technology, which is designed for big data aggregation and analysis, additionally study problems and possible solutions concerning such integration. To achieve the aim the following tasks has been put:  Study common data warehouse architectures  Define architecture implementation main principles and notions  Collect and define data processing and analysis technologies, possible use cases  Produce a simple data warehouse implementation, for the purposes of demonstration integration capabilities with MapReduce framework The study consists of introduction, four chapters, results, conclusions and literature sources.The paper „Data warehouse implementation and MapReduce integration capabilities” can be used to design, plan and support further choice of technology and implementation. Conclusions chapter describes author‟s acquired knowledge and possible directions for further research. Keywords: data warehouse implementation, data warehouse architecture, MapReduce framework, dimensional model