Verteiltes Und Paralleles Datenmanagement: Von Verteilten Datenbanken Zu Big Data Und Cloud
| AUTHOR | Sattler, Kai-Uwe; Rahm, Erhard; Saake, Gunter |
| PUBLISHER | Springer Vieweg (07/09/2015) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Das Buch vermittelt umfassende Grundlagen moderner Techniken des verteilten und parallelen Datenmanagements, die das Fundament moderner Informationssysteme bilden. Ausgehend von einer Betrachtung der Architekturvarianten, die sich aus verteilten sowie parallelen Hardwareinfrastrukturen ergeben, werden die Bereiche Datenverteilung, Anfrageverarbeitung sowie Konsistenzsicherung behandelt. Hierbei werden jeweils Verfahren und Techniken fr klassische verteilte, parallele sowie moderne massiv-verteilte bzw. massiv-parallele Architekturen vorgestellt und hinsichtlich ihrer Eigenschaften diskutiert. Damit schlagen die Autoren die Brcke zwischen klassischen Verfahren und aktuellen Entwicklungen im Cloud- und Big Data-Umfeld.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783642452413
ISBN-10:
3642452418
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
379
Carton Quantity:
11
Product Dimensions:
6.69 x 0.81 x 9.61 inches
Weight:
1.38 pound(s)
Country of Origin:
DE
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Database Administration & Management
Computers | Data Science - Data Modeling & Design
Computers | Internet - General
Dewey Decimal:
005.7
Descriptions, Reviews, Etc.
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Das Buch vermittelt umfassende Grundlagen moderner Techniken des verteilten und parallelen Datenmanagements, die das Fundament moderner Informationssysteme bilden. Ausgehend von einer Betrachtung der Architekturvarianten, die sich aus verteilten sowie parallelen Hardwareinfrastrukturen ergeben, werden die Bereiche Datenverteilung, Anfrageverarbeitung sowie Konsistenzsicherung behandelt. Hierbei werden jeweils Verfahren und Techniken fr klassische verteilte, parallele sowie moderne massiv-verteilte bzw. massiv-parallele Architekturen vorgestellt und hinsichtlich ihrer Eigenschaften diskutiert. Damit schlagen die Autoren die Brcke zwischen klassischen Verfahren und aktuellen Entwicklungen im Cloud- und Big Data-Umfeld.
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