Big data needs large storage capacity and strong processing frameworks for cleaning, processing, and analysis. Fortunately, cloud computing offers many services and processing frameworks that facilitate storage and processing of big data. But the issue here is how to choose the best suited processing framework adequate to big data of the financial services.we used MCDM methods to solve this decision problem and to evaluate five big data processing frameworks (Spark, Hadoop, Flink, Storm, and Samza) based on twelve criteria.
Big data needs large storage capacity and strong processing...
Big data needs large storage capacity and strong processing frameworks for cleaning, processing, and analysis. Fortunately, cloud computing offers man...
Les données volumineuses nécessitent une grande capacité de stockage et des cadres de traitement solides pour le nettoyage, le traitement et l'analyse. Heureusement, le cloud computing offre de nombreux services et cadres de traitement qui facilitent le stockage et le traitement des big data. Nous avons utilisé les méthodes MCDM pour résoudre ce problème de décision et évaluer cinq cadres de traitement de données volumineuses (Spark, Hadoop, Flink, Storm et Samza) sur la base de douze critères.
Les données volumineuses nécessitent une grande capacité de stockage et des cadres de traitement solides pour le nettoyage, le traitement et l'anal...
Große Daten benötigen große Speicherkapazitäten und starke Verarbeitungssysteme für die Bereinigung, Verarbeitung und Analyse. Glücklicherweise bietet das Cloud Computing viele Dienste und Verarbeitungsrahmen, die die Speicherung und Verarbeitung von Big Data erleichtern. Wir haben MCDM-Methoden verwendet, um dieses Entscheidungsproblem zu lösen und fünf Big-Data-Verarbeitungsframeworks (Spark, Hadoop, Flink, Storm und Samza) anhand von zwölf Kriterien zu bewerten.
Große Daten benötigen große Speicherkapazitäten und starke Verarbeitungssysteme für die Bereinigung, Verarbeitung und Analyse. Glücklicherweise ...
