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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20498
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Loumachi, Lyna | - |
dc.contributor.author | Chetouh, Sara | - |
dc.contributor.author | Bala, Mahfoud ( promoteur) | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-20T13:43:07Z | - |
dc.date.available | 2022-12-20T13:43:07Z | - |
dc.date.issued | 2022-09-27 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20498 | - |
dc.description | ill., Bibliogr. Cote:ma-004-895 | fr_FR |
dc.description.abstract | Avec l’avènement du Big Data, le volume des données a atteint des tailles critiques, défiant les approches classiques d’entreposage de données, dont les solutions actuelles reposent principalement sur des bases de données relationnelles. Pour stocker, traiter, analyser et diffuser ces mégadonnées, de nouveaux modèles de données appelés modèles NoSQL ont vu le jour C’est dans ce contexte que se situe le travail de notre PFE et qui consiste à stocker des cubes de données dans une structure NoSQL en vue de leur exploitation pour des fins d’analyse et d’aide à la décision. Pour ce faire, une nouvelle algèbre OLAP est définie. Contrairement à l’algèbre OLAP classique qui est basée sur une structure relationnelle, l’algèbre OLAP que nous proposons est, quant à elle, adaptée à des structures de cubes NoSQL. Nous avons, dans la suite de notre travail, mis en œuvre une plateforme OLAP permettant de manipuler des cubes de données, stockés dans un SGBD HBase, avec des opérateurs du type SLICE, DICE adaptés au modèle NoSQL. Mot clés : NoSQL, OLAP, Big Data, Algèbre OLAP, Orienté colonnes, Apache HBase. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | NoSQL | fr_FR |
dc.subject | OLAP | fr_FR |
dc.subject | Big Data | fr_FR |
dc.subject | Algèbre OLAP | fr_FR |
dc.subject | Orienté colonnes | fr_FR |
dc.subject | Apache HBase | fr_FR |
dc.title | Définition d’une algèbre NoSQL-OLAP adaptée aux environnements Big Data | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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Chetouh Sara et Loumachi Lyna.pdf | 2,49 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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