Оптимизация обработки больших объемов измерительных данных: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 12.04.01 - Приборостроение ; 12.04.01_04 - Информационные технологии безопасности сложных систем

Манев, Дмитрий Валерьевич

Details

	Table	Card	RUSMARC

Title:	Оптимизация обработки больших объемов измерительных данных: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 12.04.01 - Приборостроение ; 12.04.01_04 - Информационные технологии безопасности сложных систем
Creators:	Манев Дмитрий Валерьевич
Scientific adviser:	Сальников Вячеслав Юрьевич
Organization:	Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint:	Санкт-Петербург, 2019
Collection:	Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects:	Вычислительные системы — Обеспечение сохранности данных; информационные технологии; измерительные данные; большие данные; оптимизация; статистическая обработка
UDC:	004.056
Document type:	Master graduation qualification work
File type:	PDF
Language:	Russian
Speciality code (FGOS):	12.04.01
Speciality group (FGOS):	120000 - Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
Links:	Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI:	10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1738
Rights:	Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе изложены современные методы обработки и хранения больших данных. Описаны особенности измерительных данных и с учетом их специфики спроектирована система для их обработки на базе Apache Hadoop. Для реализации системы разработаны программные алгоритмы и математическая модель. Проведено сравнение скорости работы спроектированной системы со стандартным решением.

The given work presents the modern methods for processing and storing big volumes of data. The features of the measurement data where described and, considering their specificity, the system for their processing was designed based on the Apache Hadoop. For implementing of the system, software algorithms and a mathematical model were developed. A comparison of the speed of the designed system with a standard solution was investigated.

Document access rights

	Network		User group		Action
	ILC SPbPU Local Network		All
	Internet		Authorized users SPbPU
	Internet		Authorized users (not from SPbPU)
	Internet		Anonymous

Usage statistics

Access count: 23
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics