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E-Handbooks : Data Warehouse

  • In-Memory Analytics mit SAP HANA

    Unternehmen sind immer auf der Suche nach einem Weg, Daten in einem aussagekräftigen Format zu speichern, damit sie bessere Entscheidungen treffen können. Seit der Entwicklung der ersten Data Warehouses sind zahlreiche Innovationen im Daten-Management entstanden. SAP hat die High-Performance Analytic Appliance (HANA) beigesteuert, eine Plattform für die Verarbeitung großer Mengen Betriebs- und Transaktionsdaten. Dieser E-Guide diskutiert, ob und wie SAP HANA für Firmen geeignet ist, wie sich die In-Memory Appliance implementieren lässt und wie man HANA für Analytics einsetzt. Im ersten Artikel erklärt unser Autor, wie sich Unternehmen auf die Installation von SAP HANA vorbereiten. Dabei geht er auch auf die Grundlagen der In-Memory Appliance ein. Anschließend werden fünf Tipps für eine erfolgreiche Implementierung aufgezählt. Welche Entwicklungen SAP aktuell für HANA vorsieht und wie sich die Datenbank im IoT-Umfeld einsetzen lässt, wird im dritten Artikel erläutert. Im vierten Artikel werden die Cloud- und On-Premises-Optionen für HANA verglichen. Schließlich zeigt Brien Posey im letzten Artikel, wie sich Backups von SAP HANA anfertigen lassen. Weiterlesen

  • Hadoop 2: Funktionen, Einsatzszenarien, Stärken und Schwächen

    Bereits in der ersten Version offenbarte Hadoop seine Datenverarbeitungsfähigkeiten, allerdings mit einer Einschränkung: MapReduce. Dessen Einsatz zeigte Schwächen. Mit der Veröffentlichung von Hadoop 2 und der Integration von YARN änderte sich das. Im ersten Artikel dieses E-Handbooks werden grundsätzliche Fragen zu Hadoop 2 beantwortet. Da der Ressourcen-Manager YARN von zentraler Bedeutung ist, nennen unsere Autoren im zweiten und dritten Artikel Anwendungsbeispiele. Im vierten Artikel stellt unser Experte Hadoop-Werkzeug vor. Zudem beschreibt er, wie ein komplexes Daten-Management mit HBase und Hive möglich ist. Hadoop kann das Problem massenhaft verbreiteter Spreadmarts verringern, schreibt unser Experte im fünften Artikel. Allerdings löst Hadoop nicht alle Big-Data-Herausforderungen. Im letzten Artikel wird daher diskutiert, für welche Szenarien sich Hadoop eignet. Weiterlesen

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