Étude des documents NOSQL, des bases de données Column Store et de l'évaluation de Cassandra
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Au cours de la dernière décennie, la croissance rapide des applications mobiles, des technologies web et des médias sociaux générant des données non structurées a conduit à l'avènement de divers magasins de données nosql. Les demandes d'échelle web augmentent de jour en jour et les bases de données nosql évoluent pour répondre aux exigences des big data. L'objectif de cet article est d'explorer les technologies nosql et de présenter une étude comparative des bases de données nosql à stockage de documents et de colonnes, telles que Cassandra, MongoDB et Hbase, en fonction de d...
Au cours de la dernière décennie, la croissance rapide des applications mobiles, des technologies web et des médias sociaux générant des données non structurées a conduit à l'avènement de divers magasins de données nosql. Les demandes d'échelle web augmentent de jour en jour et les bases de données nosql évoluent pour répondre aux exigences des big data. L'objectif de cet article est d'explorer les technologies nosql et de présenter une étude comparative des bases de données nosql à stockage de documents et de colonnes, telles que Cassandra, MongoDB et Hbase, en fonction de divers attributs des principes des systèmes de bases de données relationnelles et distribuées. L'étude détaillée et l'analyse de l'architecture et du fonctionnement interne de cassandra, Mongo DB et HBase sont effectuées de manière théorique et les concepts de base sont décrits. Cet article présente également l'évaluation de cassandra pour un cas d'utilisation spécifique à l'industrie et les résultats sont publiés.
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