Partitioning of Relational Databases (05) (Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ)
Génération de l'aperçu...
Slide bài giảng môn Big Data Analytics, phần B.2 Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ (Partitioning of Relational Databases), trình bày bởi Lars Schmidt-Thieme tại Đại học Hildesheim.
Description
Big Data Analytics Big Data Analytics B. Distributed Storage / B.2 Partioning of Relational Databases Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute for Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce Pentecoste Break — C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics Outline 1. Introduction 2. Horizontal Partitioning 3. Horizontal Partitioning / Parallel Query Processing 4. Vertical Partitioning 5. Sparse Data in Relational Databases Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics 1. Introduction Outline 1. Introduction 2. Horizontal Partitioning 3. Horizontal Partitioning / Parallel Query Processing 4. Vertical Partitioning 5. Sparse Data in Relational Databases Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics 1. Introduction Replication and Partitioning I traditionally, relational da
Résumé IA
- Nom du document
- Partitioning of Relational Databases (05) (Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ)
- École / Cours
- University of Hildesheim · Big Data
- Auteur (dans le document)
- Lars Schmidt-Thieme
- Contenu
- Tài liệu về phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ trong phân tích dữ liệu lớn
- Table des matières
- 0. Introduction
- A. Parallel Computing
- B. Distributed Storage
- C. Distributed Computing Environments
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- Pages
- 47 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Partitioning of Relational Databases (05) (Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 47 pages, pour le cours Big Data. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Partitioning of Relational Databases (05) (Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ)
Génération de l'aperçu...
Big Data Analytics Big Data Analytics B. Distributed Storage / B.2 Partioning of Relational Databases Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute for Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce Pentecoste Break — C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics Outline 1. Introduction 2. Horizontal Partitioning 3. Horizontal Partitioning / Parallel Query Processing 4. Vertical Partitioning 5. Sparse Data in Relational Databases Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics 1. Introduction Outline 1. Introduction 2. Horizontal Partitioning 3. Horizontal Partitioning / Parallel Query Processing 4. Vertical Partitioning 5. Sparse Data in Relational Databases Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 33 Big Data Analytics 1. Introduction Replication and Partitioning I traditionally, relational da
Lire le document entier
- Nom du document
- Partitioning of Relational Databases (05) (Phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ)
- École / Cours
- University of Hildesheim · Big Data
- Auteur (dans le document)
- Lars Schmidt-Thieme
- Contenu
- Tài liệu về phân vùng cơ sở dữ liệu quan hệ trong phân tích dữ liệu lớn
- Table des matières
- 0. Introduction
- A. Parallel Computing
- B. Distributed Storage
- C. Distributed Computing Environments
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- Pages
- 47 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Neumann (mối quan hệ giữa Exascale Computing và Big Data) - Philipp Neumann
Tính toán trong bộ nhớ với Spark - Julian M. Kunkel
Intro to Mapreduce (02) (Giới thiệu về MapReduce và Hadoop) (Tiếng Anh)
GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
Neo4j (08) (Xử lý đồ thị với Neo4j) - BigData Analytics - Julian M. Kunkel
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !