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I grandi dati hanno bisogno di una grande capacità di archiviazione e di forti strutture di elaborazione per la pulizia, l'elaborazione e l'analisi. Fortunatamente, il cloud computing offre molti servizi e strutture di elaborazione che facilitano la memorizzazione e l'elaborazione di grandi dati. Ma il problema qui è come scegliere il framework di elaborazione più adatto ai big data dei servizi finanziari.Abbiamo usato metodi MCDM per risolvere questo problema di decisione e per valutare cinque framework di elaborazione dei big data (Spark, Hadoop, Flink, Storm e Samza) sulla base di dodici criteri.…mehr

Produktbeschreibung
I grandi dati hanno bisogno di una grande capacità di archiviazione e di forti strutture di elaborazione per la pulizia, l'elaborazione e l'analisi. Fortunatamente, il cloud computing offre molti servizi e strutture di elaborazione che facilitano la memorizzazione e l'elaborazione di grandi dati. Ma il problema qui è come scegliere il framework di elaborazione più adatto ai big data dei servizi finanziari.Abbiamo usato metodi MCDM per risolvere questo problema di decisione e per valutare cinque framework di elaborazione dei big data (Spark, Hadoop, Flink, Storm e Samza) sulla base di dodici criteri.
Autorenporträt
B.Sc. of Information Systems 2015, Pre-Master-Abschluss 2017, Fakultät für Computer und Information, Mansoura University.