ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







نظم إدارة قواعد البيانات الضخمة: دراسة حالة لنظام أباتشي هادوب Apache Hadoop

العنوان بلغة أخرى: Big Database Management Systems: A Case Study for Apache Hadoop
المصدر: اعلم
الناشر: الاتحاد العربى للمكتبات والمعلومات
المؤلف الرئيسي: سيد، أحمد فايز أحمد (مؤلف)
المجلد/العدد: ع23
محكمة: نعم
الدولة: تونس
التاريخ الميلادي: 2019
التاريخ الهجري: 1440
الشهر: يناير
الصفحات: 121 - 184
ISSN: 1658-3779
رقم MD: 970704
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات الضخمة | أباتشي هادوب | انترنت الأشياء | الحوسبة السحابية | نظم إدارة قواعد البيانات العلائقية | نظم إدارة قواعد البيانات الضخمة | Big Data | Apache Hadoop | Internet of Things | Cloud Computing | Relational Database Management Systems | Massive Database Management Systems
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

923

حفظ في:
المستخلص: لقد نتجت البيانات الضخمة عن الاستخدام المتزايد لشبكة الانترنت وشبكات التواصل الاجتماعي والأجهزة المحمولة وإجراء الأبحاث العلمية المختلفة والحوسبة السحابية وغيرها، وأصبح مع هذه الزيادة الهائلة في البيانات هناك صعوبة في تحليل ومعالجة هذه البيانات بالنظم التقليدية المعروفة، مما أدى إلى استحداث طرق جديدة وفعالة للتنقيب عن البيانات واسترجاعها وتحليلها من هذا الكم الضخم من البيانات سواء كانت هذه البيانات مهيكلة أو غير مهيكلة. وتهدف هذه الدراسة إلى تحليل ووصف نظام إدارة قواعد البيانات الضخمة (هادوب) ومقارنته بنظم إدارة قواعد البيانات التقليدية. ولقد تم اتباع منهج دراسة الحالة لدراسة ماهية نظام إدارة قواعد البيانات الضخمة (هادوب) ثم تطوره ومكوناته، ثم المنهج المقارن للمقارنة بين نظم إدارة قواعد البيانات التقليدية ونظم إدارة قواعد البيانات الضخمة، واستخدم الباحث الإنتاج الفكري لمراجعة كل ما تم دراسته حول البيانات الضخمة في مجال المكتبات وعلم المعلومات وكذا نظم إدارة قواعد البيانات الضخمة، واستخدم الباحث الإنتاج الفكري لمراجعة كل ما تم دراسته حول البيانات الضخمة في مجال المكتبات وعلم المعلومات وكذا نظم إدارة قواعد البيانات الضخمة، والمعايشة الإلكترونية لمواقع الهادوب وطبيعة استخدامه. ولقد توصلت الدراسة للعديد من النتائج من أهمها تميز نظام إدارة قواعد البيانات الضخمة، فهو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر ويدعم التطبيقات الموزعة للبيانات الضخمة، ومرخص وفقا لرخصة أباتشي هادوب، كما أنه يدعم تشغيل التطبيقات على مجموعات كبيرة من الأجهزة السلعية Apache) (GFS) (V2 الخاصة بجوجل وأبحاث نظام الملفات جوجل (Map Reduce)، ولديه القدرة على تخزين ومعالجة كميات ضخمة من أي نوع من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بسرعة تصل إلى البيتابايت وبتكلفة زهيدة، ومعالجة البيانات بدون تحديد نظام مسبق لها. وتوصي الدراسة بضرورة إجراء العديد من الدراسات الأكاديمية حول البيانات الضخمة ومدى استخدامها في المكتبات المختلفة وكيفية معالجتها.

Big data has resulted from the growing use of the Internet, social networks, mobile devices, various scientific research, cloud computing, etc. With this massive increase in data, it has been difficult to analyze and process this data with known traditional systems. This massive data has been leading to the development of new and effective methods of data mining Retrieved and analyzed from such a large amount of data, whether structured or unstructured. The objective of this study is to analyze and describe the huge database management system (HADOP) and compare it with traditional database management systems. The case study was followed to study what a big database management system is, its development and components, and then a comparative approach to compare traditional database management systems with big database management systems. The researcher used Litreature to review all papers about big data and its relation to Libraries and information science, as well as big database management systems, and examine sites of Hadoop and its uses. The study has achieved several results, the most important of which is the excellence of the big database management system. It is an open source software framework that supports large distributed data applications, is licensed under the Apache Hadoop license. It also supports the operation of applications on large groups of commodity devices (Apache v2) (MapReduce). It has the ability to store and process huge amounts of structured and unstructured data, and to process data without having to specify a predefined system. The study recommends that we need to do many academic studies on the big data and the extent of use in different libraries and how to process it.

ISSN: 1658-3779