title: Τεχνολογίες Επεξεργασίας και Ανάλυσης Μεγάλων Δεδομένων
title: Τεχνολογίες Επεξεργασίας και Ανάλυσης Μεγάλων Δεδομένων
Creators: name: Papadopoulos, Apostolos
name: Karakasidis, Alexandros
name: Koloniari, Georgia
name: Gounaris, Anastasios
Publisher: name: Kallipos, Open Academic Editions
Year: 2024
Subjects: μεγάλα δεδομένα
ανάλυση μεγάλων δεδομένων
κατανεμημένα και παράλληλα συστήματα
συστήματα NOSQL
επεξεργασία και ανάλυση ροών δεδομένων
επεξεργασία και ανάλυση γραφημάτων
GPUs
big data
big data analytics
distributed and parallel systems
NOSQL systems
management and analysis of data streams
management and analysis of graph data

description: Το βιβλίο αυτό έρχεται να καλύψει ένα μεγάλο κενό που υπάρχει στην ελληνική βιβλιογραφία σχετικά με την επεξεργασία και την ανάλυση μεγάλων δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα, στοχεύει στην παρουσίαση και χρήση των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων συστημάτων και τεχνικών για τη διαχείριση και εξόρυξη χρήσιμης γνώσης από δεδομένα που χαρακτηρίζονται από μεγάλο όγκο, ενδεχομένως γρήγορους ρυθμούς ανανέωσης και ποικιλομορφία ως προς τη δομή τους. Αναλυτικότερα, στο βιβλίο αυτό μελετούμε συγκεκριμένες μεθοδολογίες ανάπτυξης εφαρμογών καθώς επίσης και συγκεκριμένα συστήματα. Για παράδειγμα, μελετούμε το μοντέλο MapReduce και πως αυτό υλοποιείται στο Hadoop, το Spark και καθώς και άλλα συστήματα. Επιπλέον, μελετάται αναλυτικά το οικοσύστημα του Hadoop, η μεθοδολογία ανάπτυξης εφαρμογών σε Spark ενώ δίδονται παραδείγματα σε γλώσσα Scala και Python. Επίσης, παρουσιάζονται τα συστήματα NOSQL, δίνοντας έμφαση στις τέσσερις διαφορετικές κατηγορίες συστημάτων, ανάλογα με τη λειτουργικότητά τους. Στο βιβλίο μελετούμε επίσης τεχνικές για διαχείριση ροών δεδομένων και πως αυτή πραγματοποιείται από τα συστήματα (π.χ., Spark, Flink, κλπ) ενώ σε ξεχωριστό κεφάλαιο μελετούμε ζητήματα επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων γραφημάτων. Στη συνέχεια, εξετάζονται τα βασικά στοιχεία της διαχείρισης των πόρων σε ένα κατανεμημένο σύστημα χρησιμοποιώντας διαφορετικά συστήματα διαχείρισης πόρων και πως εκτελούνται οι εφαρμογές. Επίσης, σε ξεχωριστό κεφάλαιο μελετούμε τρόπους επεξεργασίας δεδομένων σε GPU συστήματα που επίσης χρησιμοποιούνται ευρέως για την ανάλυση δεδομένων με παράλληλο τρόπο. Στο βιβλίο δίνονται επίσης και λεπτομέρειες εγκατάστασης. Το βιβλίο απευθύνεται σε φοιτητές μεταπτυχιακού κύκλου σπουδών και κυρίως σε μαθήματα που σχετίζονται άμεσα με θέματα που αφορούν σε επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων με χρήση μοντέρνων κατανεμημένων και παράλληλων συστημάτων. Ωστόσο, τμήμα του βιβλίου θα μπορούσε να λειτουργήσει επικουρικά και σε προπτυχιακά μαθήματα με παρόμοιο αντικείμενο.
description: Το βιβλίο αυτό έρχεται να καλύψει ένα μεγάλο κενό που υπάρχει στην ελληνική βιβλιογραφία σχετικά με την επεξεργασία και την ανάλυση μεγάλων δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα, στοχεύει στην παρουσίαση και χρήση των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων συστημάτων και τεχνικών για τη διαχείριση και εξόρυξη χρήσιμης γνώσης από δεδομένα που χαρακτηρίζονται από μεγάλο όγκο, ενδεχομένως γρήγορους ρυθμούς ανανέωσης και ποικιλομορφία ως προς τη δομή τους. Αναλυτικότερα, στο βιβλίο αυτό μελετούμε συγκεκριμένες μεθοδολογίες ανάπτυξης εφαρμογών καθώς επίσης και συγκεκριμένα συστήματα. Για παράδειγμα, μελετούμε το μοντέλο MapReduce και πως αυτό υλοποιείται στο Hadoop, το Spark και καθώς και άλλα συστήματα. Επιπλέον, μελετάται αναλυτικά το οικοσύστημα του Hadoop, η μεθοδολογία ανάπτυξης εφαρμογών σε Spark ενώ δίδονται παραδείγματα σε γλώσσα Scala και Python. Επίσης, παρουσιάζονται τα συστήματα NOSQL, δίνοντας έμφαση στις τέσσερις διαφορετικές κατηγορίες συστημάτων, ανάλογα με τη λειτουργικότητά τους. Στο βιβλίο μελετούμε επίσης τεχνικές για διαχείριση ροών δεδομένων και πως αυτή πραγματοποιείται από τα συστήματα (π.χ., Spark, Flink, κλπ) ενώ σε ξεχωριστό κεφάλαιο μελετούμε ζητήματα επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων γραφημάτων. Στη συνέχεια, εξετάζονται τα βασικά στοιχεία της διαχείρισης των πόρων σε ένα κατανεμημένο σύστημα χρησιμοποιώντας διαφορετικά συστήματα διαχείρισης πόρων και πως εκτελούνται οι εφαρμογές. Επίσης, σε ξεχωριστό κεφάλαιο μελετούμε τρόπους επεξεργασίας δεδομένων σε GPU συστήματα που επίσης χρησιμοποιούνται ευρέως για την ανάλυση δεδομένων με παράλληλο τρόπο. Στο βιβλίο δίνονται επίσης και λεπτομέρειες εγκατάστασης. Το βιβλίο απευθύνεται σε φοιτητές μεταπτυχιακού κύκλου σπουδών και κυρίως σε μαθήματα που σχετίζονται άμεσα με θέματα που αφορούν σε επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων με χρήση μοντέρνων κατανεμημένων και παράλληλων συστημάτων. Ωστόσο, τμήμα του βιβλίου θα μπορούσε να λειτουργήσει επικουρικά και σε προπτυχιακά μαθήματα με παρόμοιο αντικείμενο.