Big Data Management Thema 14: Cassandra

Save this PDF as:
Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Big Data Management Thema 14: Cassandra"

Transkript

1 Thema 14: Cassandra Jan Kristof Nidzwetzki

2 Thema 14: Cassandra 1 / 25 Übersicht 1 Grundlagen Überblick Geschichte Datenmodel 2 Architektur Der logische Ring Persistenz der Daten Tunable Consistency Read Repair 3 Cassandra im Einsatz CQL Cassandra Query Language Performancevergleich 4 Zusammenfassung

3 Thema 14: Cassandra 2 / 25 Grundlagen Überblick Was ist Cassandra? Cassandra in 50 Worten Apache Cassandra is an open source, distributed, decentralized, elastically scalable, highly available, fault tolerant, tuneably consistent, column-oriented database that bases its distribution design on Amazon s Dynamo and its data model on Google s Bigtable. Created at Facebook, it is now used at some of the most popular sites on the Web. 1 1 Quelle: Eben Hewitt, Cassandra: The Definitive Guide, O Reilly Media, 2010, S. 14

4 Thema 14: Cassandra 3 / 25 Grundlagen Geschichte Geschichte von Cassandra Cassandra wurde 2008 von entwickelt... ist in Java geschrieben... wird von der Apache Software Foundation betreut... steht unter der Apache License 2.0

5 Thema 14: Cassandra 4 / 25 Grundlagen Geschichte Wer setzt Cassandra ein? Wo kommt Cassandra zum Einsatz? 2 CERN: Legt Messdaten in Cassandra ab ebay: Betreibt einen hochverfügbaren Cassandra Cluster verteilt über mehrere Rechenzentren HP: Speichert Metadaten für einen Musik Streaming Dienst in Cassandra IBM: Nutzt Cassandra als Backend in einem Webmail-Client Twitter: Verwendet Cassandra zum speichern von Analysen 2 Quelle:

6 Thema 14: Cassandra 5 / 25 Grundlagen Geschichte Familie Architektur Datenmodel

7 Thema 14: Cassandra 6 / 25 Grundlagen Datenmodel Datenmodel Spaltenfamilie 1 Spalte 1 Spalte 2 Spalte 3 Zeilenschlüssel 2 Wert 1 Wert 2 Wert 3 Spaltenfamilie 1 Spalte 1 Spalte 4 Zeilenschlüssel 1 Wert 1 Wert 4 Schlüsselraum 1

8 Thema 14: Cassandra 7 / 25 Grundlagen Datenmodel Datenmodel - Beispiel Person Vorname Nachname Alter user4711 Jörg Zeitstempel: 3 Hansen Zeitstempel: 3 27 Zeitstempel: 3 Person Vorname user0815 Otto Zeitstempel: 56 Zeitstempel: 45 Schlüsselraum 1

9 Thema 14: Cassandra 7 / 25 Grundlagen Datenmodel Datenmodel - Beispiel Person Vorname Nachname Alter user4711 Jörg Zeitstempel: 3 Hansen Zeitstempel: 3 27 Zeitstempel: 3 Person Vorname user0815 Otto Zeitstempel: 56 Zeitstempel: 45 Schlüsselraum 1

10 Thema 14: Cassandra 7 / 25 Grundlagen Datenmodel Datenmodel - Beispiel Person Vorname Nachname Alter user4711 Jörg Zeitstempel: 3 Hansen Zeitstempel: 3 28 Zeitstempel: 65 Person Vorname user0815 Otto Zeitstempel: 56 Zeitstempel: 45 Schlüsselraum 1

11 Thema 14: Cassandra 8 / 25 Architektur Der logische Ring Begriffe Knoten: Ein Server auf dem Cassandra installiert ist Replikationsfaktor: Anzahl der Replikate einer Zeile Partitionierer: Berechnet den Ablageort einer Zeile Platzierungsstategie für Replikate: Bestimmt auf welchen Knoten Replikate abgelegt werden

12 Thema 14: Cassandra 9 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Replikationsfaktor: N = 3 G 1 0 A F E B D C

13 Thema 14: Cassandra 9 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Replikationsfaktor: N = 3 G 1 0 A F E B h(zeilenschlüssel1) D C

14 Thema 14: Cassandra 9 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Replikationsfaktor: N = 3 G 1 0 A F E B h(zeilenschlüssel1) D C

15 Thema 14: Cassandra 9 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Replikationsfaktor: N = 3 G 1 0 A F E B h(zeilenschlüssel1) D C

16 Thema 14: Cassandra 10 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Logischer Ring mit einer Node /root/cassandra/bin/nodetool ring Datacenter: datacenter1 ========== Address Rack Status State Load Owns Token node1 rack1 Up Normal KB %

17 Thema 14: Cassandra 11 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Logischer Ring mit zwei Nodes /root/cassandra/bin/nodetool ring Datacenter: datacenter1 ========== Address Rack Status State Load Owns Token node1 rack1 Up Normal KB 30.07% node2 rack1 Up Normal 1.55 MB 69.93%

18 Thema 14: Cassandra 12 / 25 Architektur Der logische Ring Der logische Ring Logischer Ring mit drei Nodes /root/cassandra/bin/nodetool ring Datacenter: datacenter1 ========== Address Rack Status State Load Owns Token node1 rack1 Up Normal KB 30.07% node3 rack1 Up Normal KB 44.34% node2 rack1 Up Normal 1.51 MB 25.59%

19 Thema 14: Cassandra 13 / 25 Architektur Persistenz der Daten Persistenz der Daten Schreibzugriff Memory Disk

20 Thema 14: Cassandra 13 / 25 Architektur Persistenz der Daten Persistenz der Daten Schreibzugriff 1. Vermerken des Schreibzugriffs im Commit-Log Memory Disk Commit-Log

21 Thema 14: Cassandra 13 / 25 Architektur Persistenz der Daten Persistenz der Daten Schreibzugriff 2. Vermerken des Schreibzugriffs in der Memtable 1. Vermerken des Schreibzugriffs im Commit-Log Memory Disk Memtable Commit-Log

22 Thema 14: Cassandra 13 / 25 Architektur Persistenz der Daten Persistenz der Daten Schreibzugriff 2. Vermerken des Schreibzugriffs in der Memtable 1. Vermerken des Schreibzugriffs im Commit-Log Memory Memtable Disk SSTables Commit-Log Flush

23 Thema 14: Cassandra 13 / 25 Architektur Persistenz der Daten Persistenz der Daten Schreibzugriff 2. Vermerken des Schreibzugriffs in der Memtable 1. Vermerken des Schreibzugriffs im Commit-Log Memory Disk Memtable SSTables SSTable Commit-Log Flush Compact

24 Thema 14: Cassandra 14 / 25 Architektur Tunable Consistency Lesen Tunable Consistency Konsistenz-Level ONE QUORUM ALL Bedeutung Es werden die Zeilen von dem Knoten zurückgeliefert, welcher als erstes antwortet. Haben ( Replikationsfaktor + 1) Knoten geantwortet, werden die Zeilen mit dem neuesten Zeitstempel an den 2 Client ausgeliefert. Verhält sich wie QUORUM, jedoch wird mit dem Ausliefern der Zeilen gewartet, bis die Zeilen von allen Knoten vorliegen.

25 Thema 14: Cassandra 15 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Lesen F 1 0 A Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

26 Thema 14: Cassandra 15 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Lesen F 1 0 A Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

27 Thema 14: Cassandra 15 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Lesen F 1 0 A Konsistenz: ONE Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

28 Thema 14: Cassandra 15 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Lesen F 1 0 A Konsistenz: QUORUM Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

29 Thema 14: Cassandra 15 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Lesen F 1 0 A Konsistenz: ALL Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

30 Thema 14: Cassandra 16 / 25 Architektur Tunable Consistency Tunable Consistency Schreiben Konsistenz-Level ZERO ANY ONE QUORUM ALL Bedeutung Die Schreiboperation wird asynchron bearbeitet. Auftretende Fehler werden ignoriert. Die Schreiboperation muss auf mindestens einem Knoten durchgeführt worden sein. Hinted Handoffs sind erlaubt. Die Schreiboperation muss auf mindestens einem Knoten durchgeführt worden sein. Es müssen mindestens ( Replikationsfaktor +1) Knoten die 2 Schreiboperation bestätigen. Die Schreiboperation muss von allen Knoten bestätigt worden sein, welche für die Daten zuständig sind.

31 Thema 14: Cassandra 17 / 25 Architektur Read Repair Read Repair F 1 0 A Konsistenz: ONE Client E B Replikationsfaktor: N = 3 D C

32 Read Repair Thema 14: Cassandra 17 / 25 Architektur Read Repair Konsistenz: ONE F 1 <1,100000> 0 A Client E B Replikationsfaktor: N = 3 <1,100000>: Wert = 1, geschrieben bei Zeitstempel D C

33 Read Repair Thema 14: Cassandra 17 / 25 Architektur Read Repair F 1 <1,100000> 0 A E <3,100020> B <3,100020> Replikationsfaktor: N = 3 <1,100000>: Wert = 1, geschrieben bei Zeitstempel D C

34 Read Repair Thema 14: Cassandra 17 / 25 Architektur Read Repair F 1 <3,100020> 0 A E B Replikationsfaktor: N = 3 <1,100000>: Wert = 1, geschrieben bei Zeitstempel D C

35 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 18 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL Cassandra Query Language CQL ist eine Abfragesprache ähnlich SQL

36 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 18 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL Cassandra Query Language CQL ist eine Abfragesprache ähnlich SQL... ist an die Syntax von SQL angelehnt

37 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 18 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL Cassandra Query Language CQL ist eine Abfragesprache ähnlich SQL... ist an die Syntax von SQL angelehnt... bietet eine stabile Schnittstelle zu Cassandra (JDBC-Treiber verfügbar)

38 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 18 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL Cassandra Query Language CQL ist eine Abfragesprache ähnlich SQL... ist an die Syntax von SQL angelehnt... bietet eine stabile Schnittstelle zu Cassandra (JDBC-Treiber verfügbar)... enthält keine Anweisungen für Joins, etc.

39 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 19 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL am Beispiel Abfrage einer Zeile Casandra CLI und CQL # CLI get People[ 21 ]; # CQL SELECT * from People WHERE key = 21;

40 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 20 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL am Beispiel Anlegen einer Zeile Casandra CLI und CQL # CLI set users[ jsmith ][firstname] = John ; set users[ jsmith ][lastname] = Smith ; set users[ jsmith ][age] = 22 ; # CQL INSERT INTO users (KEY, firstname, lastname, age) VALUES ( jsmith, John, Smith, 22 );

41 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 21 / 25 CQL Cassandra Query Language CQL am Beispiel Anlegen einer Zeile unter Angabe eines Konsistenz-Levels # CLI consistencylevel as QUORUM; set users[ jsmith ][firstname] = John ; set users[ jsmith ][lastname] = Smith ; set users[ jsmith ][age] = 22 ; # CQL INSERT INTO users (KEY, firstname, lastname, age) VALUES ( jsmith, John, Smith, 22 ) USING CONSISTENCY QUORUM;

42 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 22 / 25 Performancevergleich Performance Paper: Solving big data challenges for enterprise application performance management, 2012 Throughput (Operations/sec) Cassandra HBase Number of Nodes Voldemort VoltDB Redis MySQL Abbildung: 5% schreibende Zugriffe, 95% lesende Zugriffe.

43 Cassandra im Einsatz Thema 14: Cassandra 23 / 25 Performancevergleich Performance Paper: Solving big data challenges for enterprise application performance management, Throughput (Ops/sec) Cassandra HBase Number of Nodes Voldemort VoltDB Redis MySQL Abbildung: 50% schreibende Zugriffe, 50% lesende Zugriffe.

44 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem

45 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem Datenmodel von Google Bigtale

46 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem Datenmodel von Google Bigtale Architektur von Amazon Dynamo

47 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem Datenmodel von Google Bigtale Architektur von Amazon Dynamo Setzt auf Tunable Consistency

48 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem Datenmodel von Google Bigtale Architektur von Amazon Dynamo Setzt auf Tunable Consistency Inkonsistenzen werden u. A. mittels Read Repair behoben

49 Thema 14: Cassandra 24 / 25 Zusammenfassung Zusammenfassung Ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem Datenmodel von Google Bigtale Architektur von Amazon Dynamo Setzt auf Tunable Consistency Inkonsistenzen werden u. A. mittels Read Repair behoben Skaliert gut über mehrere Knoten

50 Thema 14: Cassandra 25 / 25 Zusammenfassung Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

FernUniversität in Hagen - Seminar 01912 im Sommersemester 2013. Big Data Management

FernUniversität in Hagen - Seminar 01912 im Sommersemester 2013. Big Data Management FernUniversität in Hagen - Seminar 01912 im Sommersemester 2013 Big Data Management Thema 14 Cassandra Referent: Jan Kristof Nidzwetzki 2 Jan Kristof Nidzwetzki, Thema 14: Cassandra Inhaltsverzeichnis

Mehr

NoSQL Datenbanken am Beispiel von HBase. Daniel Georg

NoSQL Datenbanken am Beispiel von HBase. Daniel Georg NoSQL Datenbanken am Beispiel von HBase Daniel Georg No to SQL at all sondern Not only SQL Open- Source Community Erst im Jahr 2009 gestartet Community bietet verschiede Lösungen: Casandra, CouchDD, HBase,

Mehr

NoSQL Deep Dive mit Cassandra. Kai Spichale

NoSQL Deep Dive mit Cassandra. Kai Spichale NoSQL Deep Dive mit Cassandra Kai Spichale 13.04.2011 1 NoSQL 13.04.2011 2 BerlinExpertDays NoSQL Wide Column Stores / Column Families Document Stores Graph Databases Key Value / Tupe Stores 13.04.2011

Mehr

Wide Column Stores. Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012

Wide Column Stores. Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012 Wide Column Stores Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012 Agenda Einführung Motivation Grundlagen NoSQL Grundlagen Wide Column Stores Anwendungsfälle Datenmodell Technik Wide Column Stores & Cloud Computing

Mehr

Apache Cassandra, wieso brauche ich das?

Apache Cassandra, wieso brauche ich das? Apache Cassandra, wieso brauche ich das? Jan Ott, Trivadis AG Apache Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank und konkurriert somit nicht nur mit anderen NoSQL-Datenbanken wie zum Beispiel MongoDB, sondern auch

Mehr

Wide-Column Datenmodell nach BigTable

Wide-Column Datenmodell nach BigTable Wide-Column Datenmodell nach BigTable Cassandra Gliederung Wide-Column Datenmodell nach BigTable Einführung Datenmodell nach BigTable Rows Columns Timestamps Thrift RPC API Fazit Einführung Wichtigsten

Mehr

Architektur von Cassandra

Architektur von Cassandra Seminar: NoSQL Wintersemester 201/2014 Cassandra Zwischenpräsentation 1 Ablauf Replica Partitioners Snitches Besteht aus mehrere Knoten Jeder Knoten kann (Lesen, Schreib. oder Löschen) Verwendet Hash Algorithm

Mehr

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1 Algorithmen Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce Distributed Hash Tables Einführung 1 Consistent Hashing Problem: Wie finde ich den Speicherort für ein Objekt in einem verteilten System mit n Knoten?

Mehr

Hochverfügbare Webanwendungen mit Apache Cassandra. msg systems ag, 26. November 2014

Hochverfügbare Webanwendungen mit Apache Cassandra. msg systems ag, 26. November 2014 R8 Hochverfügbare Webanwendungen mit Apache Cassandra 1 Forschung zu Wirtschaft 2 Name R8 Name R8 3 Applikations-Framework Big-Data-Framework für besonders anspruchsvolle Kunden 4 derzeitige Architekturen

Mehr

Verteilte Systeme: Web Services

Verteilte Systeme: Web Services Wegweiser Verteilte Systeme: Web Services Einführung 1 SOA Service Oriented Architecture Frontend Business Logik Persistenz Service Consumer Service Provider Div. Design Prinzipien Lose Kopplung Abstraktion

Mehr

Google's BigTable: Ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten. von Florian Eiteljörge

Google's BigTable: Ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten. von Florian Eiteljörge Google's BigTable: Ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten von Florian Eiteljörge 1. Was ist Bigtable? 2. Datenmodell Übersicht 3. Implementierung/Architektur von Bigtable 4. Vergleich mit

Mehr

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar Computer Engineering, Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de NoSQL-Databases Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de Klassische SQL-Datenbanken Anwendungsgebiet: Geschäftsanwendungen Behördenanwendungen

Mehr

!"#$"%&'()*$+()',!-+.'/',

!#$%&'()*$+()',!-+.'/', Soziotechnische Informationssysteme 5. Facebook, Google+ u.ä. Inhalte Historisches Relevanz Relevante Technologien Anwendungsarchitekturen 4(5,12316,7'.'0,!.80/6,9*$:'0+$.;.,&0$'0, 3, Historisches Facebook

Mehr

Apache Hadoop. Distribute your data and your application. Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache.

Apache Hadoop. Distribute your data and your application. Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache. Apache Hadoop Distribute your data and your application Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache.org Apache The Apache Software Foundation Community und

Mehr

Präsentation mongodb. David Wild

Präsentation mongodb. David Wild Präsentation mongodb David Wild 11.12.2012 Einleitung 2009 vom US-Startup 10gen als Open-Source-Lösung vorgestellt Einleitung 2009 vom US-Startup 10gen als Open-Source-Lösung vorgestellt Name stammt aus

Mehr

Datenbanksysteme. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2015/16.

Datenbanksysteme. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2015/16. Datenbanksysteme Wintersemester 2015/16 Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern smichel@cs.uni-kl.de MapReduce, Prof. Dr.-Ing. S. Michel TU Kaiserslautern Datenbanksysteme, WS 15/16 2 / 35 MapReduce,

Mehr

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik ARFA ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik Ralf Leipner Domain Architect Analytics, Risk Management & Finance 33. Berner Architekten

Mehr

Datenbanken und Datenbanktypen Tag 1 : Kapitel 1. Christian Inauen. Lernziele. Entwicklung der Datenbanken.

Datenbanken und Datenbanktypen Tag 1 : Kapitel 1. Christian Inauen. Lernziele. Entwicklung der Datenbanken. Tag 1 : und 10.08.2015 Jede/r Lernende... kann in eigenen Worten die Entstehung von erläutern kennt die verschiedenen Arten von mit entsprechenden Eigenschaften kann die Abkürzungen ACID, BASE und CAP

Mehr

NoSQL. Prof. Dr. Ingo Claßen. Einführung. Kategorisierung von NoSQL-Systemen. Verteilung. Konsistenz. Literatur

NoSQL. Prof. Dr. Ingo Claßen. Einführung. Kategorisierung von NoSQL-Systemen. Verteilung. Konsistenz. Literatur NoSQL Prof. Dr. Ingo Claßen Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Einführung Kategorisierung von NoSQL-Systemen Verteilung Konsistenz Literatur Einführung Warum NoSQL Unterstützung großer Datenmengen

Mehr

Üben von DDL und DML. Ergebnis:

Üben von DDL und DML.   Ergebnis: SQL DDL Üben von DDL und DML https://www.jdoodle.com/execute-sql-online Ergebnis: Befehlsgruppen in SQL DDL Data Definition Language DML Data Manipulation Language CREATE: Tabellen anlegen DROP: Tabellen

Mehr

<Insert Picture Here> Web-2.0-Anwendungen mit MySQL

<Insert Picture Here> Web-2.0-Anwendungen mit MySQL Web-2.0-Anwendungen mit MySQL Ralf Gebhardt Principal Sales Consultant MySQL Agenda Die Definition von Web-2.0 Web-2.0-Architektur MySQL als Datenbankschicht Teil 1 MySQL Replikation

Mehr

Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula. 05.03.2013 CeBIT 2013. Bernd Erk www.netways.de

Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula. 05.03.2013 CeBIT 2013. Bernd Erk www.netways.de Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula 05.03.2013 CeBIT 2013 Bernd Erk VORSTELLUNG NETWAYS NETWAYS! Firmengründung 1995! GmbH seit 2001! Open Source seit 1997! 35 Mitarbeiter! Spezialisierung

Mehr

Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula. 22.05.2013 LinuxTag Berlin. Bernd Erk www.netways.de

Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula. 22.05.2013 LinuxTag Berlin. Bernd Erk www.netways.de Open Source Data Center Virtualisierung mit OpenNebula 22.05.2013 LinuxTag Berlin Bernd Erk VORSTELLUNG NETWAYS NETWAYS! Firmengründung 1995! GmbH seit 2001! Open Source seit 1997! 38 Mitarbeiter! Spezialisierung

Mehr

Skalierbare Webanwendungen

Skalierbare Webanwendungen Skalierbare Webanwendungen Thomas Bachmann Lead Software Architect & CIO Mambu GmbH Twitter: @thobach Anwendungsbeispiel Hohe Nichtfunktionale Anforderungen Sicherheit Vertraulichkeit Integrität Verfügbarkeit

Mehr

daniel.kreuzhofer@microsoft.com Image source http://commons.wikimedia.org/wiki/file:modern_warehouse_with_pallet_rack_storage_system.jpg Definitionen Azure Region Eine Ansammlung von Rechenzentren, die

Mehr

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting

Beratung. Results, no Excuses. Consulting. Lösungen. Grown from Experience. Ventum Consulting. SQL auf Hadoop Oliver Gehlert. 2014 Ventum Consulting Beratung Results, no Excuses. Consulting Lösungen Grown from Experience. Ventum Consulting SQL auf Hadoop Oliver Gehlert 1 Ventum Consulting Daten und Fakten Results, no excuses Fachwissen Branchenkenntnis

Mehr

EXASOL @ Symposium on Scalable Analytics. www.exasol.com. Skalierbare Analysen mit EXASolution

EXASOL @ Symposium on Scalable Analytics. www.exasol.com. Skalierbare Analysen mit EXASolution EXASOL @ Symposium on Scalable Analytics Skalierbare Analysen mit EXASolution EXASOL AG Wer sind wir R&D: + seit 2000 + laufend Forschungsprojekte Produkt: Analytische Datenbank EXASolution Focus auf Komplexität

Mehr

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg NoSQL Was Architekten beachten sollten Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg 06.06.2012 Agenda Ein Blick in die Welt der RDBMS Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken Gemeinsamkeiten

Mehr

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt NoSQL & Big Data Datenorientierte Systemanalyse NoSQL Databases and Big Data Gerhard Wohlgenannt Die besprochenen Systeme haben nicht den Anspruch und das Ziel DBS zu ersetzen, sondern für gewisse Anwendungsfälle

Mehr

NoSQL Databases and Big Data

NoSQL Databases and Big Data Datenorientierte Systemanalyse NoSQL Databases and Big Data Gerhard Wohlgenannt NoSQL & Big Data Die besprochenen Systeme haben nicht den Anspruch und das Ziel DBS zu ersetzen, sondern für gewisse Anwendungsfälle

Mehr

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Ralf Lange Global ISV & OEM Sales NoSQL: Eine kurze Geschichte Internet-Boom: Erste Ansätze selbstgebauter "Datenbanken" Google stellt "MapReduce"

Mehr

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 NoSQL-Datenbanken Kapitel 1: Einführung Lars Kolb Sommersemester 2014 Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 Inhaltsverzeichnis NoSQL-Datenbanken Motivation und Definition Kategorisierung, Eigenschaften

Mehr

SODA. Die Datenbank als Document Store. Rainer Willems. Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG

SODA. Die Datenbank als Document Store. Rainer Willems. Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG SODA Die Datenbank als Document Store Rainer Willems Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG vs No Anforderungskonflikte Agile Entwicklung Häufige Schema-Änderungen Relationales

Mehr

Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14. Übung 03 (Nebenfach)

Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14. Übung 03 (Nebenfach) Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14 Übung 03 (Nebenfach) Ludwig-Maximilians-Universität München Multimedia im Netz WS 2013/14 - Übung 3-1 Datenbanken und SQL Mit Hilfe von Datenbanken kann man Daten

Mehr

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de NoSQL für Java-Entwickler Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de 23.06.2013 Agenda Datengröße Key-value Stores 1. Wide Column 2. Cassandra Document

Mehr

Big Data in der Praxis

Big Data in der Praxis Jonas Freiknecht Big Data in der Praxis Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive Daten speichern, aufbereiten, visualisieren HANSER Vorwort XI 1 Einleitung 1 2 Big-Data 7 2.1 Historische Entstehung 8 2.2 Big-Data

Mehr

Performance Tuning & Scale-Out mit MySQL

Performance Tuning & Scale-Out mit MySQL Performance Tuning & Scale-Out mit MySQL Erfa-Gruppe Internet Briefing 2. März 2010 Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual oli.sennhauser@fromdual.com www.fromdual.com 1 Inhalt Allgemeines zu

Mehr

Hadoop. Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable. von Philipp Kemkes

Hadoop. Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable. von Philipp Kemkes Hadoop Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable von Philipp Kemkes Hadoop Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software Zur Verarbeitung großer Datenmengen (Terra- bis Petabyte)

Mehr

ACCESS SQL ACCESS SQL

ACCESS SQL ACCESS SQL ACCESS SQL Datenbankabfragen mit der Query-Language ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 34 Was ist SQL Structured Query Language Bestehend aus Datendefinitionssprache (DDL) Datenmanipulationssprache

Mehr

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010 NoSQL Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken Christoph Föhrdes UnFUG, SS10 17.06.2010 About me Christoph Föhrdes AIB Semester 7 IRC: cfo #unfug@irc.ghb.fh-furtwangen.de netblox GbR (http://netblox.de)

Mehr

PHP- Umgang mit Datenbanken (1)

PHP- Umgang mit Datenbanken (1) PHP- Umgang mit Datenbanken (1) Weitere Funktionen zum Umgang mit Datenbanken (Erzeugen, Löschen) und Tabellen (Erzeugen, Löschen) Zum Beispiel für das Erzeugen einer neuen Datenbank $dbname= blumendb

Mehr

ISU 1. Ue_08/02_Datenbanken/SQL. 08 Datenbanken. Übung. SQL Einführung. Eckbert Jankowski. www.iit.tu-cottbus.de

ISU 1. Ue_08/02_Datenbanken/SQL. 08 Datenbanken. Übung. SQL Einführung. Eckbert Jankowski. www.iit.tu-cottbus.de 08 Datenbanken Übung SQL Einführung Eckbert Jankowski www.iit.tu-cottbus.de Datenmodell (Wiederholung, Zusammenfassung) Objekte und deren Eigenschaften definieren Beziehungen zwischen den Objekten erkennen/definieren

Mehr

Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER

Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer NoSQL Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER Geleitwort 1 Vorwort 1 1 Einführung 1 1.1 Historie 1 1.2 Definition und

Mehr

Einführung in CouchDB

Einführung in CouchDB Einführung in CouchDB Zurücklehnen und entspannen! http://slog.io Thomas Schrader (@slogmen) 12/2010 Übersicht Bestandsaufnahme Ansatz Geschichte Technologien Features Skalierbarkeit Kurz & Gut Fazit Relationale

Mehr

NoSQL für Anwendungen

NoSQL für Anwendungen NoSQL für Anwendungen Hochschule Mannheim Fakultät für Informatik Cluster Grid Computing Seminar SS 2012 Lemmy Tauer (729400) lemmy.coldlemonade.tauer@gmail.com NoSQL CAP / ACID / Kompromisse Key-Value

Mehr

Schneller als Hadoop?

Schneller als Hadoop? Schneller als Hadoop? Einführung in Spark Cluster Computing 19.11.2013 Dirk Reinemann 1 Agenda 1. Einführung 2. Motivation 3. Infrastruktur 4. Performance 5. Ausblick 19.11.2013 Dirk Reinemann 2 EINFÜHRUNG

Mehr

S3 your Datacenter. Software Defined Object Storage. Die kostengünstige und skalierbare Lösung für Ihre unstrukturierten Daten

S3 your Datacenter. Software Defined Object Storage. Die kostengünstige und skalierbare Lösung für Ihre unstrukturierten Daten S3 your Datacenter Software Defined Object Storage Die kostengünstige und skalierbare Lösung für Ihre unstrukturierten Daten Unstrukturierte Daten explodieren Volume in Exabytes Sensors & Devices Social

Mehr

Folien php/mysql Kurs der Informatikdienste

Folien php/mysql Kurs der Informatikdienste Folien php/mysql Kurs der Informatikdienste 1. Einführung in die Datenbank MySQL Kursbeispiel und Kursziele 1.1 Das Kursbeispiel: eine kleine Personalverwaltung 1.2 Was brauchen wir? 1.3 Ziele Kurs AEMS1,

Mehr

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015 Tag der Datenbanken 15. Juni 2015 Dipl.-Wirt.-Inform. Agenda l Vorstellung l Marktübersicht l Warum PostgreSQL? l Warum NoSQL? l Beispielanwendung Seite: 2 Vorstellung Dipl.-Wirt.-Inform. [1990] Erste

Mehr

PostgreSQL im Cluster. Hans-Jürgen Schönig Hans-Jürgen Schönig

PostgreSQL im Cluster. Hans-Jürgen Schönig  Hans-Jürgen Schönig PostgreSQL im Cluster Über uns PostgreSQL Dienstleistungen Cybertec bietet Ihnen... 24x7 Support für PostgreSQL PostgreSQL Consulting Performance Tuning PostgreSQL Training Cloud & Clustering PostgreSQL

Mehr

Cassandra Query Language (CQL)

Cassandra Query Language (CQL) Cassandra Query Language (CQL) Seminar: NoSQL Wintersemester 2013/2014 Cassandra Zwischenpräsentation 1 Gliederung Basic facts Datentypen DDL/DML ähnlich zu SQL Besonderheiten Basic facts CQL kurz für

Mehr

Einführung in parallele Dateisysteme am Beispiel von GPFS. Proseminar von Jakob Schmid im SS 2014

Einführung in parallele Dateisysteme am Beispiel von GPFS. Proseminar von Jakob Schmid im SS 2014 Einführung in parallele Dateisysteme am Beispiel von GPFS Proseminar von Jakob Schmid im SS 2014 Gliederung Definition Anwendungsgebiete Anforderungen Beispiel: General Parallel File System (GPFS) Zusammenfassung

Mehr

Oracle Database Cloud Service

Oracle Database Cloud Service 1 Oracle Database Cloud Service Gerd Schoen Senior Leitender Systemberater 2 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Insert Information Protection Policy Classification from

Mehr

Neue Welten: Externe Daten mit APEX nutzen

Neue Welten: Externe Daten mit APEX nutzen Neue Welten: Externe Daten mit APEX nutzen Carsten Czarski Oracle Application Express Development-Team DOAG Regio München - 17. Mai 2018 Copyright 2017 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Mehr

Clouds. Erwartungen der Nutzer. Wolkig bis Heiter. (c) 2013, Peter Sturm, Universität Trier. Er ist verwöhnt! Er ist nicht dankbar!

Clouds. Erwartungen der Nutzer. Wolkig bis Heiter. (c) 2013, Peter Sturm, Universität Trier. Er ist verwöhnt! Er ist nicht dankbar! Clouds Wolkig bis Heiter Erwartungen der Nutzer Er ist verwöhnt! Verfügbarkeit Viele Anwendungen Intuitive Interfaces Hohe Leistung Er ist nicht dankbar! Mehr! Mehr! Mehr! Moore 1 Erwartungen der Entwickler

Mehr

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Jürgen Vester Oracle Deutschland B.V. & Co KG Um was geht es bei Big Data? Bei Big Data sprechen wir eine Klasse von Daten an, die in der

Mehr

NoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE

NoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE NoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE Was bedeutet NoSQL? Ein Sammelbegriff für alternative Datenbanklösungen, die

Mehr

Tuning des Weblogic /Oracle Fusion Middleware 11g. Jan-Peter Timmermann Principal Consultant PITSS

Tuning des Weblogic /Oracle Fusion Middleware 11g. Jan-Peter Timmermann Principal Consultant PITSS Tuning des Weblogic /Oracle Fusion Middleware 11g Jan-Peter Timmermann Principal Consultant PITSS 1 Agenda Bei jeder Installation wiederkehrende Fragen WievielForms Server braucheich Agenda WievielRAM

Mehr

Berechnung von Kennzahlen mit der SQL Model Clause

Berechnung von Kennzahlen mit der SQL Model Clause Berechnung von Kennzahlen mit der Thomas Mauch 12.07.2018 DOAG BASEL BERN LAUSANNE ZÜRICH DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. HAMBURG MÜNCHEN STUTTGART WIEN 1 AGENDA 1. Einführung 2. Syntax 3. Performance

Mehr

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013 Eric Lippmann Kurzvorstellung NETWAYS Expertise OPEN SOURCE SYSTEMS MANAGEMENT OPEN SOURCE DATA CENTER Monitoring & Reporting Configuration Management

Mehr

Oracle 9i Einführung Performance Tuning

Oracle 9i Einführung Performance Tuning Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 3 Der Optimizer Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 16 Seite 1 von 16 1. auf Tabellen 2. 3. Optimizer 4. Optimizer RBO 5. Optimizer CBO 6.

Mehr

5000 User+, Erfahrungen im Produktivbetrieb einer Saas-DB. DOAG 2011 Konferenz + Ausstellung Bernhard Vogel & Frank Szilinski, esentri

5000 User+, Erfahrungen im Produktivbetrieb einer Saas-DB. DOAG 2011 Konferenz + Ausstellung Bernhard Vogel & Frank Szilinski, esentri 5000 User+, Erfahrungen im Produktivbetrieb einer Saas-DB DOAG 2011 Konferenz + Ausstellung Bernhard Vogel & Frank Szilinski, esentri Agenda Was ist RDS? Warum RDS? Setup Betrieb Lizensierung Datensicherheit

Mehr

NoSQL Datenbanken. Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel

NoSQL Datenbanken. Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel NoSQL Datenbanken Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel 17. Juni 2010 Gliederung Der Begriff NoSQL Wichtige Konzepte NoSQL-Arten Cassandra

Mehr

Declarative Data Cleaning

Declarative Data Cleaning Declarative Data Cleaning Vortragsgrundlage: Helena Galhardas, Daniela Florescu, Dennis Shasha, Eric Simon, Cristian Augustin Saita: Declarative Data Cleaning: Language, Model, and Algorithms, in VLDB

Mehr

Fast Analytics on Fast Data

Fast Analytics on Fast Data Fast Analytics on Fast Data Kudu als Storage Layer für Banking Applikationen Problem Klassischer Kreditprozess Beantragung in der Filiale Aufwendiger Prozess Nachweis durch Dokumente Manuelle Bewilligung

Mehr

Query Result Caching. Optimierung des Datenbankzugriffs

Query Result Caching. Optimierung des Datenbankzugriffs Query Result Caching Optimierung des Datenbankzugriffs Andreas Hubmer 19.11.2012 Inhalt Problemstellung Tabellen-Cache DBProxy Objekt-Cache 1 st -/2 nd -Level Cache Query Cache 2 Problemstellung Application-

Mehr

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL Stefan Goebel SQL Structured Query Language strukturierte Abfragesprache von ANSI und ISO standardisiert deklarativ bedeutet was statt wie SQL beschreibt, welche Daten

Mehr

SQL oder NoSQL: Das ist die Frage! Oracle NoSQL Database

SQL oder NoSQL: Das ist die Frage! Oracle NoSQL Database SQL oder NoSQL: Das ist die Frage! Oracle NoSQL Database Carsten Czarski Oracle Deutschland B.V. & Co KG Agenda NoSQL: Was ist das und wozu ist das gut? Anwendungsbereiche für NoSQL-Technologien,

Mehr

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen DATA WAREHOUSE Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen Alfred Schlaucher, Detlef Schroeder DATA WAREHOUSE Themen Big Data Buzz Word oder eine neue Dimension

Mehr

Übung 3. Interaktive Abfragen auf eine SQL-Datenbank. Prof. Dr. Andreas Schmietendorf. Wirtschaftsinformatik

Übung 3. Interaktive Abfragen auf eine SQL-Datenbank. Prof. Dr. Andreas Schmietendorf. Wirtschaftsinformatik Übung 3 Interaktive Abfragen auf eine SQL-Datenbank 1 Umgang mit der IBOConsole 2 Umgang mit der IBOConsole Zugriff auf Datenbanken - Interbase (Borland) - Firebird (Open Source) Funktionsumfang - Datenbanken

Mehr

MySQL Cluster und MySQL Proxy

MySQL Cluster und MySQL Proxy MySQL Cluster und MySQL Proxy Alles Online Diese Slides gibt es auch unter: http://rt.fm/s4p Agenda (Don't) Panic Web- und MySQL-Server MySQL Master-Master Cluster MySQL Proxy und Cluster MySQL Master-Slave/Master

Mehr

7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2

7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken

Mehr

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen SQL- & NoSQL-Datenbanken Speichern und Analysen von großen Datenmengen 1 04.07.14 Zitat von Eric Schmidt (Google CEO): There was 5 exabytes of information created between the dawn of civilization through

Mehr

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop Apache HBase A BigTable Column Store on top of Hadoop Ich bin... Mitch Köhler Selbstständig seit 2010 Tätig als Softwareentwickler Softwarearchitekt Student an der OVGU seit Oktober 2011 Schwerpunkte Client/Server,

Mehr

Datenbanken in der schönen neuen Welt

Datenbanken in der schönen neuen Welt - It's time to rethink - Datenbanken in der schönen neuen Welt W-JAX 5. November 2014 Version: 1.0 Orientation in Objects GmbH Weinheimer Str. 68 68309 Mannheim www.oio.de info@oio.de Um was geht s? Die

Mehr

GridMate The Grid Matlab Extension

GridMate The Grid Matlab Extension GridMate The Grid Matlab Extension Forschungszentrum Karlsruhe, Institute for Data Processing and Electronics T. Jejkal, R. Stotzka, M. Sutter, H. Gemmeke 1 What is the Motivation? Graphical development

Mehr

PHP MySQL - myphpadmin Formulardaten in eine Datenbank speichern

PHP MySQL - myphpadmin Formulardaten in eine Datenbank speichern PHP MySQL - myphpadmin Formulardaten in eine Datenbank speichern Datenbanken werden durch ein spezielles Programm verwaltet, einen sogenannten Datenbankserver, in unserem Fall den MySQL-Datenbankserver.

Mehr

Ist Dein PostgreSQL logisch genug für bidirektionalität? , Swiss PGDay Harald Armin Massa

Ist Dein PostgreSQL logisch genug für bidirektionalität? , Swiss PGDay Harald Armin Massa Ist Dein PostgreSQL logisch genug für bidirektionalität? 2018-06-29, Swiss PGDay 2018 Harald Armin Massa Replikation, warum? Skalierung unterschiedliche Nutzung der Daten OLTP / OLAP Unterschiedliche Orte

Mehr

Multimedia im Netz. Übung zur Vorlesung. Ludwig-Maximilians-Universität Wintersemester 2010/2011

Multimedia im Netz. Übung zur Vorlesung. Ludwig-Maximilians-Universität Wintersemester 2010/2011 Übung zur Vorlesung Multimedia im Netz Ludwig-Maximilians-Universität Wintersemester 2010/2011 Ludwig-Maximilians-Universität München Multimedia im Netz - Übung - 2-1 Übungsblatt - 2 Thema: HTML, PHP und

Mehr

Übung PL/SQL Trigger Lösungen

Übung PL/SQL Trigger Lösungen Übung PL/SQL Trigger Lösungen 1) Gebe das aktuelle Datum aus. Wofür steht dual? Ändere das Datum für Deine aktuelle Session auf das Format Jahr (4 Stellen) Monat (2 Stellen) Tag (2 Stellen)[Leerzeichen]Stunde

Mehr

Exercise (Part II) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1

Exercise (Part II) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1 Exercise (Part II) Notes: The exercise is based on Microsoft Dynamics CRM Online. For all screenshots: Copyright Microsoft Corporation. The sign ## is you personal number to be used in all exercises. All

Mehr

Big Data & Analytics Nationaler Akademietag, Fulda Referent: Meinhard Lingo

Big Data & Analytics Nationaler Akademietag, Fulda Referent: Meinhard Lingo Big Data & Analytics Nationaler Akademietag, Fulda 20.04.2018 Referent: Meinhard Lingo E-Mail: meinhard.lingo@bs1in.de Big Data & Analytics Big Data-Anwendungen: Ein Paradigmenwechsel. Kompetenzen? mögliche

Mehr

PHP + MySQL. Die MySQL-Datenbank. Hochschule Karlsruhe Technik & Wirtschaft Internet-Technologien T3B250 SS2014 Prof. Dipl.-Ing.

PHP + MySQL. Die MySQL-Datenbank. Hochschule Karlsruhe Technik & Wirtschaft Internet-Technologien T3B250 SS2014 Prof. Dipl.-Ing. PHP + MySQL Die MySQL-Datenbank Zusammenspiel Apache, PHP, PHPMyAdmin und MySQL PHPMyAdmin Verwaltungstool Nutzer Datei.php oder Datei.pl Apache HTTP-Server PHP Scriptsprache Perl Scriptsprache MySQL Datenbank

Mehr

NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse

NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse Carsten Czarski Oracle Deutschland B.V. & Co KG Big Data Betrachten von Daten die bislang nicht betrachtet wurden

Mehr

Big Data Informationen neu gelebt

Big Data Informationen neu gelebt Seminarunterlage Version: 1.01 Copyright Version 1.01 vom 21. Mai 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen

Mehr

Die wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS

Die wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS Webinar@Lunchtime Die wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS Herzlich Willkommen bei Webinar@Lunchtime Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Xing-Profil:

Mehr

In diesem Abschnitt wollen wir uns mit der Architektur von Datenbank Managements Systemen beschäftigen.

In diesem Abschnitt wollen wir uns mit der Architektur von Datenbank Managements Systemen beschäftigen. 1 In diesem Abschnitt wollen wir uns mit der Architektur von Datenbank Managements Systemen beschäftigen. Zunächst stellt sich die Frage: Warum soll ich mich mit der Architektur eines DBMS beschäftigen?

Mehr

SQL, MySQL und FileMaker

SQL, MySQL und FileMaker SQL, MySQL und FileMaker Eine kurze Einführung in SQL Vorstellung von MySQL & phpmyadmin Datenimport von MySQL in FileMaker Autor: Hans Peter Schläpfer Was ist SQL? «Structured Query Language» Sprache

Mehr

Neues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt

Neues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt Neues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt Information Management Thomas Klughardt Senior System Consultant Das Big Data Problem Was bedeutet Big Data? Performancekritisch Echtzeit Cold Storage

Mehr

Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme

Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme Inhalt: CAP (Consistency/Availability/Partition-Tolerance); BASE (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent); Datenmodelle: Key-Value-Stores, Spaltenbasierte

Mehr

Garten - Daten Bank. - survival pack -

Garten - Daten Bank. - survival pack - Garten - Daten Bank - survival pack - Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2017 Inhalt heute Kurz: Motivation und Begriffe SQL (survival pack) create table (Tabelle erzeugen) insert into (Einfügen) select (Anfragen)

Mehr

Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fakultät Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften. Abstract. Wide Column Stores: Cassandra

Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fakultät Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften. Abstract. Wide Column Stores: Cassandra Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fakultät Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften Abstract Wide Column Stores: Cassandra Oberseminar Datenbanksysteme - Aktuelle Trends vorgelegt

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

Web Technologien NoSQL Datenbanken

Web Technologien NoSQL Datenbanken Web Technologien NoSQL Datenbanken Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Chair in Information and Service Systems Department of Law and Economics WS 2011/2012 Wednesdays, 8:00 10:00 a.m. Room HS 021, B4

Mehr

Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken ISBN:

Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken ISBN: sverzeichnis Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer NoSQL Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken ISBN: 978-3-446-42355-8 Weitere Informationen oder Bestellungen

Mehr

Oracle native json Support. Erste Schritte

Oracle native json Support. Erste Schritte Oracle native json Support Erste Schritte 1 Ausgangslage Als erster Schritt erstellen wir eine Tabelle, die wir für den weiteren Verlauf brauchen werden. Die Felder Id, Created und Username sind normale

Mehr

NoSQL HANSER. Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken. Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner

NoSQL HANSER. Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken. Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner NoSQL Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken 2., akutalisierte und erweiterte Auflage HANSER Geleitwort Vorwort Vorwort zur 2. Auflage

Mehr

TSM 5.2 Experiences Lothar Wollschläger Zentralinstitut für Angewandte Mathematik Forschungszentrum Jülich

TSM 5.2 Experiences Lothar Wollschläger Zentralinstitut für Angewandte Mathematik Forschungszentrum Jülich TSM 5.2 Experiences Lothar Wollschläger Zentralinstitut für Angewandte Mathematik Forschungszentrum Jülich L.Wollschlaeger@fz-juelich.de Contents TSM Test Configuration Supercomputer Data Management TSM-HSM

Mehr

Willkommen. Datenbanken und Anbindung

Willkommen. Datenbanken und Anbindung Willkommen Datenbanken und Anbindung Welche stehen zur Wahl? MySQL Sehr weit verbreitetes DBS (YT, FB, Twitter) Open-Source und Enterprise-Version Libs in C/C++ und Java verfügbar Grundsätzlich ist ein

Mehr