HADOOP Dariusz Ż bik
|
|
- Dagmara Pietrzak
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Dariusz Żbik
2 DLACZEGO? Przetwarzanie dużych zbiorów danych Przykład wyszukiwanie w zbiorze 100TB 1 40MB/s -> 30 dni MTBF ~ 3 lata MB/s -> 44 minuty MTBF ~ 1 dzień Potrzebny framework do obliczeń wydajny niezawodny łatwy w użyciu
3 JAK? klaster zbudowany z PC rozproszony system plików rozproszony framework obliczeniowy (MapReduce) narzędzia OpenSource
4 KTO I PO CO? wyszukiwanie (distributed grep) sortowanie konstruowanie indeksów kategoryzacja dokumentów agregacja statystyka Kto używa? SoftwareMind Google Yahoo
5 MapReduce CECHY Zapewnia: skalowalność niezawodność Wymaga: zapisanie obliczenia jako ciąg operacji: map() reduce()
6 MapReduce TEORETYCZNIE map: (k,v) -> list(k', v') wewnętrzna operacja grupowania/sortowania reduce: (k',list(v')) -> list(k', v')
7 MapReduce TEORETYCZNIE (2) czytanie wejścia input reader operacja Map podział na kawałki partitioner sortowanie i grupowanie operacja Reduce zapis wyników
8 MapReduce TEORETYCZNIE (3)
9 STATYSTYKA SŁÓW map: reduce: input: linia tekstu operacja: podział na wyrazy output: wyraz, liczba wystąpień input: wyraz, lista liczby wystąpień operacja: sumowanie output: wyraz, całkowita liczba wystąpień
10 OBIEKTY K,V serializacja/deserializacja relacja porządkująca (dla kluczy) W praktyce wypełnienie interfejsów: org.apache.hadoop.io.writable write(dataoutputstream) readfields(datainputstream) org.apache.hadoop.io.writablecomparable write()/readfields() compareto() z interfejsu java.land.comparable
11 ANALIZA KOSZTKA - PROBLEM daneźródłowe: wykonane operacje kasowe cel: znalezienie produktów powiązanych problem: skala
12 KOSZTYK SQLem create table items (item_id serial, prod_id int, transaction_id int); -- insert into items(product_id, transaction_id) values(...); select i1.prod_id, i2.prod_id, count(distinct(i1.transaction_id)) from items as i1 join items as i2 on i1.transaction_id = i2.transaction_id and i1.prod_id > i2.prod_id group by i1.prod_id, i2.prod_id;
13 KOSZYK Hadoop operacja pomocnicza pobranie danych z bazy select * from items group by transaction_id zapis w dogodnej postaci: (k)klucz: transaction_id (v)wartość: lista identyfikatorów produktów podział na osobne pliki
14 KOSZYK Hadoop MAP input k: transaction_id v: list(prod_id) output k': (prod_id,prod_id) v': int // 1 po ludzku: wejście rachunek operacja wyszukanie par na rachunku wyjście para, liczebność (=1)
15 KOSZYK Hadoop MAP public class BasketMap extends MapReduceBase implements Mapper { ProductsPair pair = new ProductsPair(); LongWritable one = new LongWritable(1); public void map(writablecomparable key, Writable values, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException { Integer[] items = ((BillItems)values).getProducts(); } } for (int i=0; i<items.length; i++) { for (int j=i+1; j<items.length; j++) { if ( items[i].intvalue() < items[j].intvalue() ) { pair.setproducts(items[i], items[j]); output.collect(pair, one); } } }
16 KOSZYK Hadoop Reduce input k': (prod_id,prod_id) v': lista(long) output k': (prod_id,prod_id) v': long //całkowita l.w. po ludzku: wejście para, lista(liczb wystąpień) operacja podsumowanie wyjście para, całkowita liczebność Implementacja: org.apache.hadoop.mapred.lib.longsumreducer
17 PRZERWA NA REKLAMĘ
18 DFS Distributed File System dane są przechowywane na wielu węzłach (Distributed) dane dostępne z wielu węzłów niezawodność (fault tolerant)
19 HDFS UPROSZCZENIA plik jest jednokrotnego zapisu brak możliwości dopisywania do pliku brak możliwości modyfikowania pliku brak operacji seek() podczas zapisu zapis jest wykonywany przez jeden proces optymalizacja dla dużych plików nieefektywność w przypadku dużej liczby małych plików
20 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ MapReduce Tools for Eclipse PigLatin Hbase
21 SOFTWARE MIND
22 RYNKI, NA KTÓRYCH DZIAŁAMY Nasze biura: Kraków Warszawa Londyn Sophia-Antipolis Lwowie
23 Jesteśmy zespołem dynamicznych i kreatywnych osób, który tworzy innowacyjne, najwyższej jakości rozwiązania informatyczne wspierające Twój biznes
24 SOFTWARE MIND Dynamiczny Software House, aktywnie działający na globalnych rynkach Profesjonalny partner dostarczający wysokiej jakości produkty i usługi IT Pracujący z Klientami według najlepszych międzynarodowych standardów jakości (CMMI level 2/3)
25 SOFTWARE MIND Istniejemy na rynku od roku 1999 Zatrudniamy ponad 90 osób (prognoza) 60 % naszych przychodów pochodzi z rynków międzynarodowych Western Europie USA Poland
26 Jesteśmy ekspertami z zakresu IT Business Solutions & Services Zawsze poszukujemy efektywnych i innowacyjnych rozwiązań
27
28 Specjalizujemy się w rozwiązaniach Customer Management Twój Klient jest w centrum naszej uwagi
29
30 Chcemy być dla Ciebie Partnerem z wyboru, dlatego zaangażowaniem, innowacyjnością, jakością, bliskością współpracy codziennie pracujemy na Twoje zaufanie
31 Jesteśmy wierni naszym wartościom Są nimi: Ludzie, Jakość, Innowacja, Transparentność
32 NASI KLIENCI O NAS Mogę zagwarantować, że nawet z moim światowej klasy zespołem Egg ds. rozwoju wydałbym dwa razy więcej pieniędzy, zaangażowałbym dwa razy więcej ludzi i wciąż byłbym w połowie drogi do miejsca, w którym znajdujemy się obecnie. Dzisiaj kładziemy solidne fundamenty, na których w ciągu najbliższych kilku miesięcy zbudujemy naprawdę imponującą platformę internetową nowej generacji, zaś na tej platformie Garlik stworzy wyjątkowy biznes Tom Ilube, CEO Garlik, former CIO Eggbank "Chciałbym wyrazić swoje podziękowania i gratulacje za wspaniałą pracę nad [...] projektem. Ostatnia wersja jest już gotowa, wcześniej, niż wynikałoby to z harmonogramu, przy koszcie poniżej budżetu i braku jakichkolwiek zaległości. Był to prawdziwy wysiłek zespołu, wszyscy uczestniczyli w identyfikowaniu oraz uzgadnianiu różnych kwestii. Jeszcze raz dziękuję za Wasz profesjonalizm i wspaniałą pracę David Taylor, Project Manager, GTech Corp.
33 FIRMY, Kliknij, aby KTÓRE edytować SPRAWDZIŁY styl wzorca NASZĄ tytułu DOBRĄ JAKOŚĆ Kliknij, aby edytować style wzorca tekstu Drugi poziom
34 SIEDZIBA GŁÓWNA ul. Bociana 22 A Kraków Polska tel: fax: office@softwaremind.pl ODDZIAŁY: Polska /Warszawa Francja /Nicea Wielka Brytania /Londyn Ukraina/ Lwów Oferta firmy Software Mind
Architektura rozproszonych magazynów danych
Big data Big data, large data cloud. Rozwiązania nastawione na zastosowanie w wielkoskalowych serwisach, np. webowych. Stosowane przez Google, Facebook, itd. Architektura rozproszonych magazynów danych
Bardziej szczegółowoPLNOG#10 Hadoop w akcji: analiza logów 1
PLNOG#10 Hadoop w akcji: analiza logów 1 Hadoop w akcji: analiza logów rkadiusz Osiński arkadiusz.osinski@allegro.pl PLNOG#10 Hadoop w akcji: analiza logów 2 genda 1. Hadoop 2. HDFS 3. YRN 4. Map & Reduce
Bardziej szczegółowoALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Map-Reduce system Single-node architektura 3 Przykład Googla 4 10 miliardów stron internetowych Średnia
Bardziej szczegółowoSearching for SNPs with cloud computing
Ben Langmead, Michael C Schatz, Jimmy Lin, Mihai Pop and Steven L Salzberg Genome Biology November 20, 2009 April 7, 2010 Problem Cel Problem Bardzo dużo krótkich odczytów mapujemy na genom referencyjny
Bardziej szczegółowoHadoop i Spark. Mariusz Rafało
Hadoop i Spark Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl WPROWADZENIE DO EKOSYSTEMU APACHE HADOOP Czym jest Hadoop Platforma służąca przetwarzaniu rozproszonemu dużych zbiorów danych. Jest
Bardziej szczegółowoBazy danych. dr inż. Arkadiusz Mirakowski
Bazy danych dr inż. Arkadiusz Mirakowski Początek pracy z Transact SQL (T-SQL) 153.19.7.13,1401 jkowalski nr indeksu 2 Perspektywa - tabela tymczasowa - grupowanie Perspektywa (widok) Perspektywa (widok)
Bardziej szczegółowoComarch: Profil firmy 2008
I www.comarch.com Krakowska Konferencja Giełdowa Comarch: Profil firmy 2008 Konrad Tarański Dyrektor Finansowy Comarch październik 2008, Kraków Comarch: Historia Misja Sfera działań Rozwój W ujęciu globalnym
Bardziej szczegółowoSAS Access to Hadoop, SAS Data Loader for Hadoop Integracja środowisk SAS i Hadoop. Piotr Borowik
SAS Access to Hadoop, SAS Data Loader for Hadoop Integracja środowisk SAS i Hadoop Piotr Borowik Wyzwania związane z Big Data Top Hurdles with Big data Source: Gartner (Sep 2014), Big Data Investment Grows
Bardziej szczegółowoBazy danych dla producenta mebli tapicerowanych. Bartosz Janiak Marcin Sikora Wrocław 9.06.2015 r.
Bazy danych dla producenta mebli tapicerowanych Bartosz Janiak Marcin Sikora Wrocław 9.06.2015 r. Założenia Stworzyć system bazodanowy dla małej firmy produkującej meble tapicerowane. Projekt ma umożliwić
Bardziej szczegółowoPrzykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.
Marek Robak Wprowadzenie do języka SQL na przykładzie baz SQLite Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Tworzenie tabeli Pierwsza tabela W relacyjnych bazach danych jedna
Bardziej szczegółowoRozwiązania SCM i Portal dla operatorów logistycznych i przewoźników
ZADOWOLENI KLIENCI Jedna platforma IT wiele możliwości Rozwiązania SCM i Portal dla operatorów logistycznych i przewoźników Jedna platforma IT wiele możliwości Rozwiązania SCM i Portal Rozwiązanie IT dla
Bardziej szczegółowoMap Reduce Proste zliczanie słów i zapytania SQL
Map Reduce Proste zliczanie słów i zapytania SQL 15 maja 2014 Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie składały
Bardziej szczegółowoZaawansowany kurs języka Python
DBM, SQL 10 listopada 2011 Rodzaje baz danych Trwałe słowniki Klient-serwer SQL Bekreley DB Gnu dbm (n)dbm Firebird Sqlite Oracle MySQL PostgeSQL DB/2 Plan wykładu 1 Bazy danych DBM 2 3 4 Grafowe bazy
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych
Wprowadzenie do Hurtowni Danych BIG DATA Definicja Big Data Big Data definiowane jest jako składowanie zbiorów danych o tak dużej złożoności i ilości danych, że jest to niemożliwe przy zastosowaniu podejścia
Bardziej szczegółowoBazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8
Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8 Bazowy skrypt PHP do ćwiczeń z bazą MySQL: Utwórz skrypt o nazwie cw7.php zawierający następującą treść (uzupełniając go o właściwą nazwę uŝytkownika
Bardziej szczegółowoBigData. 2014 PILAB S.A./Krystian Piećko/CTO/krystian.piecko@pilab.pl/ / Wstęp. / Co to jest BigData? / Co to jest Hadoop?
Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it / Wstęp / Co to jest BigData? /
Bardziej szczegółowoD&B Data Manager. Proces zarządzania Twoimi danymi na jednej platformie internetowej
D&B Data Manager Proces zarządzania Twoimi danymi na jednej platformie internetowej Czym jest D&B Data Manager : D&B Data Manager jest zabezpieczoną platformą online, która zapewnia naszym klientom możliwość
Bardziej szczegółowoOPCJA KOMPLEKSOWE USŁUGI INTERNETOWE
Warszawa, sierpień 2010 r. KLIKNIJ, ABY EDYTOWAĆ STYL OPCJA KOMPLEKSOWE USŁUGI INTERNETOWE O nas Świadczymy kompleksowe usługi informatyczne od 1991 r. Pracowaliśmy dla niemal 400 Klientów. W tym czasie:
Bardziej szczegółowoTWÓJ BIZNES. Nasz Obieg Dokumentów
1 Innowacyjny System Elektronicznego Obiegu Dokumentów i Spraw opracowany przez firmę WASKO S.A., na podstawie wieloletnich doświadczeń zdobytych na rynku systemów teleinformatycznych. TWÓJ BIZNES Nasz
Bardziej szczegółowoInwestycje Kapitałowe w innowacyjne projekty
Inwestycje Kapitałowe w innowacyjne projekty Krótko o inkubatorze Forma prawna Spółka akcyjna Zasięg geogr. Polska (Świat) Start 2008 Oczekiwana st. zwrotu 70 % rocznie Debiut NC 7 czerwca 2010 Ilość projektów
Bardziej szczegółowoWybór EUROPEAN będzie rozpoznawał dzień przed miesiącem, natomiast US miesiąc przed dniem.
Typy numeryczne Typy daty i czasu. W celu uniknięcia niejasności czy zapis 11-08-2005 oznacza - 11 sierpnia 2005, czy może 8 listopada 2005, należy ustalić sposób interpretacji daty (europejski lub amerykański).
Bardziej szczegółowoAnalityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 27 czerwca 2017
Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 27 czerwca 2017 Hadoop i Business Intelligence - wyzwania 1 Ładowane danych do Hadoop-a jest trudne 2 Niewielu specjalistów dostępnych na rynku Dostęp
Bardziej szczegółowoCZĘŚĆ I. WARSTWA PRZETWARZANIA WSADOWEGO
Spis treści Przedmowa Podziękowania O książce Rozdział 1. Nowy paradygmat dla Big Data 1.1. Zawartość książki 1.2. Skalowanie tradycyjnej bazy danych 1.2.1. Skalowanie za pomocą kolejki 1.2.2. Skalowanie
Bardziej szczegółowoStruktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko
Struktura drzewa w MySQL Michał Tyszczenko W informatyce drzewa są strukturami danych reprezentującymi drzewa matematyczne. W naturalny sposób reprezentują hierarchię danych toteż głównie do tego celu
Bardziej szczegółowoŁatwy dostęp do potrzebnych informacji.
Łatwy dostęp do potrzebnych informacji. Pozyskiwanie większej ilości istotnych informacji mniejszym kosztem. Ta myśl napędza naszą innowacyjność od początku istnienia firmy Frauscher. Aby zapewnić łatwy
Bardziej szczegółowoŚWIĘTOKRZYSKIE CENTRUM INNOWACJI I TRANSFERU TECHNOLOGII SP. Z O. O.
ŚWIĘTOKRZYSKIE CENTRUM INNOWACJI I TRANSFERU TECHNOLOGII SP. Z O. O. EKSPANSJA MIĘDZYNARODOWA- WSPARCIE PROCESU INTERNACJONALIZACJI W RAMACH ENTERPRISE EUROPE NETWORK Prowadzący: Karolina Kotwica Specjalista
Bardziej szczegółowoŁatwy dostęp do potrzebnych informacji.
Łatwy dostęp do potrzebnych informacji. Pozyskiwanie większej ilości istotnych informacji mniejszym kosztem. Ta myśl napędza naszą innowacyjność od początku istnienia firmy Frauscher. Aby zapewnić łatwy
Bardziej szczegółowoApache Hadoop. Wolna implementacja GFS, MapReduce oraz Big Table. Michał Jaszczyk
Co to jest Hadoop? Trochę historii Wolna implementacja GFS, oraz Big Table Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Seminarium Systemów Rozproszonych 6 listopada 2008 Co to jest
Bardziej szczegółowoHP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT
HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT Robert Nowak Architekt rozwiązań HP Software Dlaczego Software as a Service? Najważniejsze powody za SaaS UZUPEŁNIENIE IT 2 Brak zasobów IT Ograniczone
Bardziej szczegółowoPrezentacja magazynu 1
Prezentacja magazynu 1 SPIS TREŚCI 3. Redaktor naczelny 4. Misja czasopisma oraz grupa docelowa 5. Tematyka 6. Główne działy 7. Dystrybucja 8. Wersja cyfrowa magazynu 9. Zalety czytania prasy 10. Korzyści
Bardziej szczegółowoRelacji między tabelami klucze obce. Schemat bazy danych, wczytanej z pliku create_tables.sql. Klucz obcy jako ograniczenie dla kolumny
Schemat bazy danych, wczytanej z pliku create_tables.sql Relacji między tabelami klucze obce Klucz obcy jako ograniczenie dla kolumny customer_id INTEGER NOT NULL REFERENCES customer(customer_id), CONSTRAINT
Bardziej szczegółowoWielojęzykowość w aplikacjach J2EE. Tomasz.Skutnik@e-point.pl
e-point SA 7 marca, 2009 Co to jest duży system? Domeny narodowe Warianty językowe Funkcje (ekrany) Klucze lokalizacyjne Tabele językowe w bazie danych Gdzie mogą wystąpić problemy? Środowisko uruchomieniowe
Bardziej szczegółowoProjektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: HADOOP Projektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family Dni: 5 Opis: Adresaci szkolenia: Szkolenie jest adresowane do programistów, architektów oraz
Bardziej szczegółowoTWÓJ BIZNES. Nasze rozwiązanie
Innowacyjny System Elektronicznego Obiegu Dokumentów i Spraw opracowany przez firmę WASKO S.A., na podstawie wieloletnich doświadczeń zdobytych na rynku systemów teleinformatycznych. TWÓJ BIZNES Nasze
Bardziej szczegółowoEksperci w wyposażeniu przestrzeni handlowej.
Eksperci w wyposażeniu przestrzeni handlowej www.caps-group.com 2 CO ROBIMY? Grupa CAPS oferuje innowacyjne i skuteczne rozwiązania dla kompleksowego wyposażenia powierzchni handlowych, edukacyjnych, biurowych,
Bardziej szczegółowoSANSEC Poland S.A. dla III Konwent Informatyków Warmii i Mazur Bezpieczna administracja w mobilnym świecie
SANSEC Poland S.A. dla III Konwent Informatyków Warmii i Mazur Bezpieczna administracja w mobilnym świecie Agnieszka Skorupka Key Account Manager Piotr Szewczuk Starszy Konsultant Misja Ludzie Oferta Poprzez
Bardziej szczegółowoJakich liderów i jakich technologii potrzebuje biznes w dobie cyfrowej transformacji?
Mariusz K.Kaczmarek 11 czerwca 2015 Jakich liderów i jakich technologii potrzebuje biznes w dobie cyfrowej transformacji? Nasza misja CompFort Meridian Polska dostarcza innowacyjne usługi i rozwiązania,
Bardziej szczegółowoSpotkanie świąteczne Podsumowanie roku 2010 i plany na rok Rzeszów, 17 grudnia 2010
Spotkanie świąteczne Podsumowanie roku 2010 i plany na rok 2011 Rzeszów, 17 grudnia 2010 Agenda Asseco w Europie i na świecie Podsumowanie najwaŝniejszych wydarzeń Wyniki finansowe za trzy kwartały 2010
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Apache Spark. Jakub Toczek
Wprowadzenie do Apache Spark Jakub Toczek Epoka informacyjna MapReduce MapReduce Apache Hadoop narodziny w 2006 roku z Apache Nutch open source składa się z systemu plików HDFS i silnika MapReduce napisany
Bardziej szczegółowoBuilder (budowniczy) Cel: Przykład:
1/8 Builder (budowniczy) Cel: Oddzielenie konstruowania złożonego obiektu od jego reprezentacji, tak aby ten sam proces konstrukcji mógł tworzyć różne reprezentacje. Przykład: 2/8 abstract class TableBuilder
Bardziej szczegółowoProtokół JDBC współpraca z relacyjnymi bazami danych lab4. Dr inż. Zofia Kruczkiewicz Programowanie aplikacji internetowych
Protokół JDBC współpraca z relacyjnymi bazami danych lab4 Dr inż. Zofia Kruczkiewicz Programowanie aplikacji internetowych Zadanie1 Połączenie z bazą danych travel systemu bazodanowego Derby (metoda void
Bardziej szczegółowoField Service Management Najczęściej spotykane problemy
Field Service Management Najczęściej spotykane problemy Wysokie koszty wykonania usługi Niskie zadowolenie klientów Czas i trasa dojazdu Nieterminowe dostarczenie usług Straty magazynowe Niedotrzymywanie
Bardziej szczegółowoCzy Twój łańcuch chłodniczy jest pod pełną kontrolą?
Czy Twój łańcuch chłodniczy jest pod pełną kontrolą? testo Saveris Retail Chain: rozwiązanie pomiarowe Testo do zarządzania jakością w sieciach dystrybucji i sprzedaży detalicznej. Jak wygląda zarządzanie
Bardziej szczegółowoYOU. Łączymy Ciebie z Twoimi pacjentami w Europie Środkowo-Wschodniej CEE BRIDGE YOUR PATIENTS
YOU Łączymy Ciebie z Twoimi pacjentami w Europie Środkowo-Wschodniej CEE BRIDGE YOUR PATIENTS Odkryj WIĘCEJ możliwości pomiędzy Tobą a Twoimi pacjentami Jako dostawca zintegrowanych usług w sektorze ochrony
Bardziej szczegółowoFraunhofer Partner dla nauki i biznesu w rozwoju potencjału B+R i jego komercjalizacji przez Niemcy/Europę
Fraunhofer Partner dla nauki i biznesu w rozwoju potencjału B+R i jego komercjalizacji przez Niemcy/Europę Wojciech Rośkiewicz Fraunhofer Leipzig & University of Leipzig Prof. UE Dr. Karol Kozak Fraunhofer
Bardziej szczegółowoWzorce dystrybucji i wspólbieżności autonomicznej
Wzorce dystrybucji i wspólbieżności autonomicznej 1. Wzorce dystrybucji, fasada zdalna (Remote Facade), obiekt transfery danych (Data Transfer Object), 2. Wzorce współbieżności autonomicznej, blokada optymistyczna
Bardziej szczegółowoSystem Centralny dla banku w 6 miesięcy
System Centralny dla banku w 6 miesięcy Watson Warsaw Summit 2017 Piotr Gawron COO/CIO G-ROCK Ltd. Artur Wróblewski Global Solutions Leader IBM CEE Wyzwanie Co? Zbudować i uruchomić kompletną infrastrukturę
Bardziej szczegółowoPrzykład powyżej pokazuje, że w zapytaniu można umieszczać funkcje zarówno zdefiniowane w ramach środowiska, jak również własne.
LINQ w Microsoft Visual Basic 'zapytanie pobierające wszystkie liczby z kolekcji 'zmienna zapytanie jest typu: System.Collections.Generic.IEnumerable(Of Integer) Dim zapytanie = From wiersz In liczby 'lub
Bardziej szczegółowoTirolia optymalizuje i przyspiesza procesy dzięki interfejsowi Teleroute
Tirolia optymalizuje i przyspiesza procesy dzięki interfejsowi Teleroute Szybkość przede wszystkim sprawne i przejrzyste usługi transportowe Austriacka firma Tirolia Spedition GmbH specjalizuje się w pełnych
Bardziej szczegółowoBig Data & Analytics
Big Data & Analytics Optymalizacja biznesu Autor: Wiktor Jóźwicki, Scapaflow Senior Consultant Data wydania: 05.02.2014 Wprowadzenie Niniejszy dokument przedstawia zagadnienie Big Data w ujęciu zapotrzebowania
Bardziej szczegółowoProtokół JDBC współpraca z relacyjnymi bazami danych lab3
Protokół JDBC współpraca z relacyjnymi bazami danych lab3 Dr inż. Zofia Kruczkiewicz Programowanie aplikacji internetowych JPA, lab3 Zofia Kruczkiewicz 1 Zadanie1 Połączenie z bazą danych Sample systemu
Bardziej szczegółowokompetencji zawodowych Dobrze poprowadzone na bazie PMBOK Guide, 6th Edition Grzegorza Szałajko. zespół Indeed wzmocnić korzyści
PMP Prep. WSTĘP Zdajemy sobie sprawę, że najważniejszą częścią zarządzania projektami są ludzie, dlatego bardzo przykładamy się do rozwoju ich kompetencji zawodowych. Dziękujemy za zaufanie. Skuteczne
Bardziej szczegółowoMobile Sales Force Applications - rozwiązania mobilne dla biznesu
Mobile Sales Force Applications - rozwiązania mobilne dla biznesu Czym jest Mobile Sales Force Apps? To nowoczesny system wsparcia sieci sprzedaży klasy Sales Force Automation i Field Force Automation
Bardziej szczegółowoIBM Polska. @piotrpietrzak CTO, IBM PBAL. 2010 IBM Corporation
IBM Polska @piotrpietrzak CTO, IBM PBAL 2010 IBM Corporation Historia IBM Polska IBM Polska Laboratorium Oprogramowania w Krakowie Centrum Dostarczania Usług IT we Wrocławiu Regionalne oddziały handlowe:
Bardziej szczegółowoPomagamy firmom podejmować trafne decyzje biznesowe. Dostarczamy korzystne i nowoczesne rozwiązania IT. HURO Sp. z o.o.
Pomagamy firmom podejmować trafne decyzje biznesowe. Dostarczamy korzystne i nowoczesne rozwiązania IT. HURO Sp. z o.o. O HURO EKSPERCI TECHNOLOGII MICROSOFT.NET 10 letnie doświadczenie w dostarczaniu
Bardziej szczegółowoMisja. Dostarczamy partnerom rozwiązania, które pomagają im kształtować najkorzystniejsze dla nich decyzje zakupowe ich klientów w internecie.
Credentials Misja Dostarczamy partnerom rozwiązania, które pomagają im kształtować najkorzystniejsze dla nich decyzje zakupowe ich klientów w internecie. Maciej Gałecki, CEO Zbigniew Nowicki, Managing
Bardziej szczegółowoJava Zadanie 1. Aby poprawnie uruchomić aplikację desktopową, należy zaimplementować główną metodę zapewniającą punkt wejścia do programu.
Wstęp Java Zadanie Celem laboratorium jest zapoznanie się z podstawami platformy oraz języka Java. W ramach zadania należy przygotować aplikację zarządzania notatkami użytkownika obsługiwaną z konsoli.
Bardziej szczegółowoAnalityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017
Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Pytania stawiane przez biznes 1 Jaka jest aktualnie sytuacja w firmie? 2 Na czym jeszcze możemy zarobić? Które procesy możemy usprawnić?
Bardziej szczegółowoSQL SERVER 2012 i nie tylko:
SQL SERVER 2012 i nie tylko: Wstęp do planów zapytań Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com Kilka słów o mnie Starszy Administrator Baz Danych w firmie BEST S.A. (Bazy danych > 1TB) Konsultant z zakresu
Bardziej szczegółowoProgramowanie w języku Java. Bazy danych SQLite w Javie
Programowanie w języku Java Bazy danych SQLite w Javie Co to jest SQLite SQLite to bezserwerowa, nie wymagająca konfiguracji relacyjna baza danych. Znajduje szerokie zastosowanie np.. w systemie android
Bardziej szczegółowoAsseco. 15 lat na GPW Sukces przez giełdę
Asseco 15 lat na GPW Sukces przez giełdę 27 września 2004 nasz debiut na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie 27 września 2019 obchodzimy 15-lecie notowań na GPW! 3 Rozwój Asseco w ciągu 15 lat
Bardziej szczegółowoBig Data to skalowalność i prostota obsługi wielkich ilości danych!
Obsługa aplikacji, które operują na ogromnych zbiorach danych, czyli na przykład portali społecznościowych, przekracza możliwości zwykłych relacyjnych baz. Praca ze złożonymi zbiorami danych wymaga architektury
Bardziej szczegółowoW książce omówiono: SAP zostań ekspertem w 24 godziny!
System SAP jest uznanym zintegrowanym systemem informatycznym do zarządzania firmą. Charakteryzuje się ogromnym bogactwem funkcjonalności i elastycznością, ułatwiającą zmianę skali lub profilu działalności
Bardziej szczegółowoApache Hadoop framework do pisania aplikacji rozproszonych
Apache Hadoop framework do pisania aplikacji rozproszonych Piotr Praczyk Wprowadzenie Istnieje wiele rodzajów obliczeń, których wykonywanie na pojedynczej maszynie, nawet najpotężniejszej, jest zbyt czasochłonne.
Bardziej szczegółowoRozwiązania i usługi SAP
Rozwiązania i usługi SAP Rozwiązania SAP SAP ERP SAP ERP (SAP Enterprise Resource Planning) jest oprogramowaniem oferującym skuteczne i sprawdzone zarządzanie przedsiębiorstwem. System SAP został stworzony
Bardziej szczegółowoJerzy Nawrocki, Wprowadzenie do informatyki
Wydział Informatyki Politechnika Poznańska jerzy.nawrocki@put.poznan.pl Baza danych Bazy danych = zorganizowana kolekcja danych Bazy danych (2) Cel Agenda Przedstawić relacyjny model baz danych Era przed-relacyjna
Bardziej szczegółowoErasmus Dla Młodych Przedsiębiorców, Audyt innowacji jako przykłady rozwoju oferty instytucji otoczenia biznesu poprzez wsparcie unijne
Erasmus Dla Młodych Przedsiębiorców, Audyt innowacji jako przykłady rozwoju oferty instytucji otoczenia biznesu poprzez wsparcie unijne Piotr Nędzewicz 26 października 2011 r. Działalność InQbatora Kim
Bardziej szczegółowoHurtownia Świętego Mikołaja projekt bazy danych
Aleksandra Kobusińska nr indeksu: 218366 Hurtownia Świętego Mikołaja projekt bazy danych Zaprezentowana poniżej baza jest częścią większego projektu bazy danych wykorzystywanej w krajowych oddziałach wiosek
Bardziej szczegółowoHC-CARGO z bliska. Your Expert in Parts
Your Expert in Parts Your Expert in Parts HC-CARGO z bliska Nasi specjaliści Nasi pracownicy chętnie zaoferują Wam wszechstronną pomoc. W firmie HC-CARGO znajdziecie odpowiedzi na niemal wszystkie pytania
Bardziej szczegółowoWsparcie Zespołu Eksportowego i Agencyjnego. Alicja Łapka Google AdWords EAME TEL : 22) mail :
Wsparcie Zespołu Eksportowego i Agencyjnego Alicja Łapka Google AdWords EAME TEL : 22) 444 93 51 mail : alapka@google.com Eksport dla Agencji Agenda 1. Wstęp: Dlaczego eksport jest ważną częścią biznesu?
Bardziej szczegółowoPlan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,
Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających
Bardziej szczegółowoPrzedsiębiorstwo 2.0. Zbigniew Rymarczyk
Przedsiębiorstwo 2.0 Zbigniew Rymarczyk Kraków, 12 marca 2013 Każdy z nas używa Comarch Profesor Janusz Filipiak, założyciel i prezes Comarch Innowacyjność: Innowacyjność Produktowa na rynek, rozpowszechniana
Bardziej szczegółowoPodstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny
Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych
Bardziej szczegółowoNOWE TRENDY REKLAMY ONLINE. - Allbiz Międzynarodowe Centrum E-commerce
NOWE TRENDY REKLAMY ONLINE - Allbiz Międzynarodowe Centrum E-commerce PODZIAŁ PREZENTACJI: 1 Potencjał sieci Internet dla rozwoju biznesu. 2 Aktualne sposoby przyciągania klientów przy użyciu globalnej
Bardziej szczegółowoPawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl
Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoMETODY PROGRAMOWANIA
METODY PROGRAMOWANIA Wzorzec Repository 21 października 2017 Krzysztof Pawłowski kpawlowski@pjwstk.edu.pl Każdy wzorzec opisuje problem, który ciągle pojawia się w naszej dziedzinie, a następnie określa
Bardziej szczegółowoWybór dostawcy: doświadczony duży provider usług versus mały software house
2012 Wybór dostawcy: doświadczony duży provider usług versus mały software house Sławomir Pawłowski Wdrożenie systemu B2B Lublin, 25 października 2012 O firmie Profil działania Asseco Business Solutions
Bardziej szczegółowoŚwiadczymy kompleksowe usługi informatyczne od 1991 r. Pracowaliśmy dla niemal 400 Klientów.
OPCJA USŁUGI KLIKNIJ, IT ABY EDYTOWAĆ STYL DLA TWOJEGO BIZNESU O nas Świadczymy kompleksowe usługi informatyczne od 1991 r. Pracowaliśmy dla niemal 400 Klientów. W tym czasie: zrealizowaliśmy ponad 100
Bardziej szczegółowoDoradztwo i analiza Paperless
Doradztwo i analiza Paperless Jak efektywnie przeprowadzić projekt optymalizacyjny? Pomożemy Ci odpowiedzieć na to pytanie. Od czego zacząć usprawnienia?, W jakim zakresie jesteśmy w stanie zoptymalizować
Bardziej szczegółowoDr Mirosław Antonowicz ALK 27.11.2013 Warszawa
FORUM INNOWACJI TRANSPORTOWYCH Warszawa 5.12 2013 Struktury klastrowe źródłem innowacji nowe podejście do kooperacji i konkurencji Międzynarodowe, narodowe i regionalne formy współdziałania Dr Mirosław
Bardziej szczegółowoakademia androida Składowanie danych część VI
akademia androida Składowanie danych część VI agenda 1. SharedPreferences. 2. Pamięć wewnętrzna i karta SD. 3. Pliki w katalogach /res/raw i /res/xml. 4. Baza danych SQLite. 5. Zadanie. 1. SharedPreferences.
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Wykład 2: Wstęp do języka Java 3/4/2013 S.Deniziak: Programowanie obiektowe - Java 1 Cechy języka Java Wszystko jest obiektem Nie ma zmiennych globalnych Nie ma funkcji globalnych
Bardziej szczegółowoIII Edycja ITPro 16 maja 2011
III Edycja ITPro 16 maja 2011 SharePoint 2010 SharePoint jako platforma ERP Paweł Szczecki pawel.szczecki@predica.pl Prelegent Paweł Szczecki Współwłaściciel firmy Predica sp. z o.o. Odpowiedzialny za
Bardziej szczegółowoTworzenie natywnych aplikacji na urządzenia mobilne - PhoneGap Tomasz Margalski
Tworzenie natywnych aplikacji na urządzenia mobilne - PhoneGap Tomasz Margalski Agenda Dlaczego PhoneGap i co to jest? Możliwości PhoneGap Jak pisać aplikacje z PhoneGap? Konfiguracja i przykład aplikacji
Bardziej szczegółowoObiektowość BD Powtórka Czas odpowiedzi. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14 Piotr Syga 18.01.2019 Motywacja Ograniczenia relacyjnych baz danych proste typu i struktury klucze (w tym sztuczne) relacje między tabelami uwzględniane w triggerach
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Klucz podstawowy PRIMARY KEY Klucz kandydujący UNIQUE Klucz alternatywny - klucze kandydujące, które nie zostały wybrane na klucz podstawowy Klucz obcy - REFERENCES Tworząc tabelę,
Bardziej szczegółowoCo warto wiedzieć o reklamie w wyszukiwarce Google, gdy prowadzisz lokal gastronomiczny?
Co warto wiedzieć o reklamie w wyszukiwarce Google, gdy prowadzisz lokal gastronomiczny? Czy w Krakowie przez internet restauracji szukają częściej niż w Gdańsku? Gdzie znajdziesz smakoszy kuchni chińskiej?
Bardziej szczegółowoNarzędzia i aplikacje Java EE. Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl
Narzędzia i aplikacje Java EE Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl Niniejsze opracowanie wprowadza w technologię usług sieciowych i implementację usługi na platformie Java EE (JAX-WS) z
Bardziej szczegółowoeksperci logistyki PEPCO CASE STUDY 1 O FIRMIE 2 PRZETARG 3 LIGENTIX 4 PODSUMOWANIE WSPÓŁPRACY
eksperci logistyki PEPCO CASE STUDY 1 O FIRMIE 2 PRZETARG 3 LIGENTIX 4 PODSUMOWANIE WSPÓŁPRACY www.vgl-group.com 1 O FIRMIE Pepco jest jedną z najbardziej rozpoznawalnych i najszybciej rozwijających się
Bardziej szczegółowoISO/IEC 20000 OD USŁUG POPRZEZ SYSTEM DO CERTYFIKACJI
ISO/IEC 20000 OD USŁUG POPRZEZ SYSTEM DO CERTYFIKACJI GRZEGORZ KULISZ Bydgoszcz, 1 kwietnia 2011 r. 1. ISO/IEC 20000 o co w tym wszystkim chodzi 2. Droga do certyfikacji 3. W czym możemy pomóc? 4. A jeżeli
Bardziej szczegółowoModelowanie wymiarów
Wymiar Modelowanie wymiarów struktura umożliwiająca grupowanie danych z tabeli faktów implementowana jako obiekt bazy danych DIMENSION wykorzystanie DIMENSION zaawansowane przepisywanie zapytań (ang. query
Bardziej szczegółowoWitamy na konferencji SUSE Expert Days Kraków, 16 października 2018 r.
Witamy na konferencji SUSE Expert Days 2018 Kraków, 16 października 2018 r. Marcin Madey Country Manager mmadey@suse.com Rafał Kruschewski Marketing Manager rkruschewski@suse.com Informacje organizacyjne
Bardziej szczegółowoProblem Próby rozwiązania Maszyna stanów Inne zastosowania Podsumowanie. Maszyny stanów. Programowanie gier bez Unity, cz. 3.
Maszyny stanów Programowanie gier bez Unity, cz. 3 Piotr Korgul Koło Naukowe Twórców Gier Polygon 3 grudnia 2014 r. Cykl Programowanie gier bez Unity 1 Jak zorganizować prace nad grą? 2 Jak działa gra?
Bardziej szczegółowoMOŻLIWOŚCI WSPARCIA PRZEDSIĘBIORSTW ZE ŚRODKÓW UE FORUM GOSPODARCZE KROSNO Monika Szymańska INSPIRUJEMY DO ROZWOJU
MOŻLIWOŚCI WSPARCIA PRZEDSIĘBIORSTW ZE ŚRODKÓW UE FORUM GOSPODARCZE KROSNO 23.11.2016 Monika Szymańska Kim jesteśmy? 2 INNpuls Sp. z o.o. firma doradczo-szkoleniowa Rozpoczęcie działalności - 2008 Instytucja
Bardziej szczegółowoModelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych
Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego
Bardziej szczegółowoBartosz Jachnik - Kino
Bartosz Jachnik - Kino I. Opis bazy Prezentowana baza danych stworzona została na potrzeby prowadzenia kina. Zawiera ona 8 tabel, które opisują filmy grane w danym okresie w kinie, wraz ze szczegółowym
Bardziej szczegółowoWe create chemistry. Nasza strategia korporacyjna
We create chemistry Nasza strategia korporacyjna Filozofia firmy BASF Od czasu założenia firmy w roku 1865, nasz rozwój jest odpowiedzią na zmiany zachodzące w otaczającym nas świecie. W naszym wyobrażeniu
Bardziej szczegółowoIwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski. Poznań, 30.09.2015
Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski Poznań, 30.09.2015 Plan Geneza Architektura Cechy Instalacja Standard SQL Transakcje i współbieżność Indeksy Administracja Splice Machince vs.
Bardziej szczegółowoCzy 99% działań bez braków to dobry wynik?
Zarządzanie jakością działań zespołu projektowego ROZWAŻANIA WSTĘPNE Czy 99% działań bez braków to dobry wynik? 99% braków 2 katastrofy lotnicze dziennie w Polsce 150 000 wypłat zagubionych przy każdej
Bardziej szczegółowo