Storage and Big Data

Extrahieren von relevanten Informationen aus großen Datenmengen ist wichtig, um im Wettbewerb zu bestehen. Datenabfragen wurde früher mit SQL durchgeführt. Heute gibt es viele Ansätze, wie im Volltext gessucht, Objekte gespeichert und Schlüsselwert-Tabellen anlegt werden können. Teilnehmer dieses Tracks lernen mehr über die Vorteile und Fallstricke von Storage-Engines, NoSQL-Datenbanken und Such-Indizes. Big-Data erfordert auch neue Programmierparadigmen und verwischt die Grenzen zwischen Datenbanken und Dateisystemen. Eine Auswahl von Tools und Projekten sind MongoDB, Elastic Search, Redis, Hadoop, Cassandra, Swift, Ceph, Solr, Lucene, Karte Reduce, HDFS und Hadoop.