Entwicklung eines skalierbaren und verteilten Datenbanksystems Auf B
Jan Kristof Nidzwetzki hat in seiner Masterarbeit ein erweiterbares Datenbanksystem mit einem hochverfügbaren Key-Value-Store gekoppelt und untersucht, wie sich die Vorteile beider Systeme kombinieren lassen. Im Gegensatz zu Datenbanksystemen skalieren Ke
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Mit „BestMasters“ zeichnet Springer die besten Masterarbeiten aus, die an renommierten Hochschulen in Deutschland, Österreich und der Schweiz entstanden sind. Die mit Höchstnote ausgezeichneten Arbeiten wurden durch Gutachter zur Veröffentlichung empfohlen und behandeln aktuelle Themen aus unterschiedlichen Fachgebieten der Naturwissenschaften, Psychologie, Technik und Wirtschaftswissenschaften. Die Reihe wendet sich an Praktiker und Wissenschaftler gleichermaßen und soll insbesondere auch Nachwuchswissenschaftlern Orientierung geben.
Jan Kristof Nidzwetzki
Entwicklung eines skalierbaren und verteilten Datenbanksystems Auf Basis von Apache Cassandra und SECONDO Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Ralf Hartmut Güting
Jan Kristof Nidzwetzki Hagen, Deutschland
BestMasters ISBN 978-3-658-12443-4 ISBN 978-3-658-12444-1 (eBook) DOI 10.1007/978-3-658-12444-1 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliogra¿e; detaillierte bibliogra¿sche Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer Vieweg © Springer Fachmedien Wiesbaden 2016 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikrover¿lmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Springer Fachmedien Wiesbaden ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media (www.springer.com)
Geleitwort Die Verarbeitung sehr großer Datenmengen ist im Zeitalter des Internet ein drängendes Problem und ein »heißes« Forschungsthema geworden. Früher waren sehr große Datenmengen großen Firmen und einigen wissenschaftlichen Anwendungen vorbehalten und ihre Wachstumsraten waren vorhersehbar. Im Internet können aber Ideen auch in kurzer Zeit sehr populär werden und weltweit dramatisch wachsende Nutzerzahlen finden. Man denke an Google, Amazon, Facebook, Twitter, Youtube usw. Solche Datenmengen sind nur noch mit riesigen Rechnerclustern zu bewältigen. Google hat mit dem MapReduce-Ansatz die Programmierung von Anwendungen auf Clustern von Hunderten oder Tausenden Rechnern stark vereinfacht und sie skalierbar und ausfallsicher gemacht. Ausfallsicherheit ist unverzichtbar, da
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