Virtuális Obszervatórium. Gombos Gergő
|
|
- Zsanett Csonka
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Virtuális Obszervatórium Gombos Gergő
2 Áttekintés Motiváció, probléma felvetés Megoldások Virtuális obszervatóriumok NMVO Twitter VO Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 2
3 Motiváció Tudományos módszer fejlődése Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 3
4 Motiváció Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 4
5 Motiváció Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 5
6 Probléma Kicsiben működik, nagyban nehézkes Nagy mennyiségű mérési adatok Távcsövek Részecskegyorsítók Szenzor hálózatok Méretek ~PB méretű Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 6
7 Probléma Adatok elérése Tárolás lemezen (lassú) Felhasználói interfész Hogyan tudjuk elérni hatékonyan? Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 7
8 Feladat Olyan rendszert építsünk, amely Képes nagy mennyiségű adatok tárolására, elemzésére. Lehetőséget biztosít a felhasználóknak saját elemzések elvégzésére. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 8
9 Egyszerű megoldás DB Kliens --- DB szerver Relációs adatbázis, SQL Felhasználók hozzáférnek Szinkron megoldás Probléma: Ha olyan lekérdezés amelyre nincs megfelelő index, hosszú idő a válasz. Kiéhezteti a többi klienst. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 9
10 Egyszerű megoldás Alkalmazás Kliens --- DB szerver Szinkron működés Alkalmazás szintjén egyszerűsödik Probléma: Válaszidő még mindig lassú, timeout. Klienst le kell tölteni. Nem érhető el mindig. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 10
11 Egyszerű megoldás Kliens --- Alkalmazás szerver --- DB szerver Csökkenti a terhelést a DB-n Szinkron megoldás Probléma: Lassú válasz, timeout. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 11
12 Szinkron működés Szerver terhelés nagy Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 12
13 Egyszerű javított megoldás Aszinkron Ticket-rendszer Eredmény később Sorba állítja a kéréseket. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 13
14 Egyszerű javított megoldás Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 14
15 Szinkron megoldás Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 15
16 Aszinkron megoldás Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 16
17 Aszinkron megoldás Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 17
18 Mi a VO? Olyan rendszer, ahol a digitális gyűjtött mérési adatokat tároljuk, elemezzük. A rendszer fő szempontja nem a válaszidő, hanem a bonyolult elemzések elvégzésének lehetősége. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 18
19 VO célok Nagy adattömegek kezelése Nagy számításigény kielégítése Hatékony keresés, elemzés Kollaboráció kutatókkal Eredmények megosztása Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 19
20 Technológiák a VO-hoz Hardver Tár- és számítási kapacitás, hálózat Adatbázis-technológiák Adatmodellek, adatbázis-tervezés Indexelés hatékony kereséshez Adatelemzés, adatbányászat Párhuzamos, elosztott rendszerek Párhuzamos feldolgozás Grid technológiák MapReduce technika Felhasználói felület, vizualizáció Webes portálfelület Vizualizációs technikák Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 20
21 VO feladatok Adat regisztráció Metadata alapú adatforrás rögzítés Adat elérés Regisztrációval vagy a nélkül Adat összekapcsolás Különböző adatbázisok összekapcsolása Adat manipulálás Adatbányászat, adat elemzés Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 21
22 Miért Obszervatórium? Galileo Galilei Edwin Hubble Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 22
23 Miért Obszervatórium? SDSS (Sloan Digital Sky Survey) 2.5 m teleszkóp >100 TB Teleszkóp Detektorok -> Digitális adatok -> Számítógépes programok Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 23
24 VO-k SkyServer Csillagászati adatok NMVO Főleg hálózati adatok, de van twitter, csillagászat (Twitter Casjobs) Twitter adatok Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 24
25 NMVO Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 25
26 NMVO Gyors és lassú lekérdezési sor MyDB, saját adatbázis az eredményeknek Több adatbázis kapcsolat Plot Query plan Schema browser Csoport kezelés Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 26
27 Twitter VO Cél: Twitter adatok gyűjtése, tárolása elemzés céljából Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 27
28 Twitter VO Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 28
29 Collector Sample API Napi ~12GB JSON adat Backup gyűjtő (ciklikus) Éles gyűjtő Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 29
30 Storage Táblák Tweet User Hashtag User Mention Media URL Retweet Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 30
31 Loader Problémák: Hálózat, I/O Speciális karakterek: مرحبا Д 你好こんにちは Betöltés 1 nap (~12GB) ~6 óra Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 31
32 Merge Retweet-ben megtalálható az eredeti tweet is Nem lánc lesz a retweetekből az ős tweet-t tartalmazza Szükséges a merge: 1. Diff táblába töltünk, és az inaktív táblába mergelünk 2. Merge segítő indexek szükségesek. Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 32
33 Loader Hot table Webes elérés Cold table Betöltéshez Duplikátumok eltávolítása T M P H O T C O L D Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 33
34 Csere előtt Merge TMP COLD Sorok mergelése Merge indexek eltávolítása Query indexek készítése T M P H O T T M P C O L D Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 34
35 Csere Átnevezés COLD HOT Átnevezés HOT COLD T M P C O L D H O T Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 35
36 Csere után Merge TMP -> COLD (megint) Query indexek eltávolítása Merge indexek készítése Sorok mergelése T M P T M P C O L D H O T Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 36
37 Csere véglegesítése Temp tábla eltávolítása T M P C O L D H O T Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 37
38 Job Manager Ütemező csomagok DBMS_JOB DBMS_SCHEDULER Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 39
39 Web UI Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 40
40 Web UI Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 41
41 Feladatok (NMVO) Hány tweet volt december 24-én? Hányban szerepet az XMAS szó ezek közül? Hányban szerepelt a Hány magyar nyelvű tweet volt? Melyik tweetet retweetelték a legtöbbször aznap? Hányan retweeteltek aznap? (Ki,kit) retweetelt gráfnak hány csúcsa, hány éle van? Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 42
42 Feladatok (Twitter Casjobs) Táblák: vzoli.tweetcj, gognaai.followers 1. Hány tweet volt napon? (count) 2. Melyik a legrégebbi tweet? (min) 3. Irassuk ki a legkorábbi tweetet (order by, rownum) 4. Legtöbbet retweetelt tweet kiiratása (max) 5. Nyelvenként hány tweet van? (group by) 6. Hány tweetben szerepelt Obama? (like) Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 43
43 Feladatok (Twitter Casjobs) Táblák: vzoli.tweetcj, gognaai.followers 4. Nyelvenként hány tweet van? (group by) 5. Hány magyar tweet volt? (where) 6. Hány tweetben szerepelt Obama? (like) 7. Írjuk ki a es user követői, milyen nyelven tweetelnek. (join, distinct) 8. Rajzoljuk grafikonon a nyelvek eloszlását! 9. Rajzoljuk térképen az első ezer olyan tweet-et amelynek nem null a lat, lon koordinátája! Gombos Gergő Virtuális Obszervatórium 44
WEB2GRID: Desktop Grid a Web 2.0 szolgálatában
WEB2GRID: Desktop Grid a Web 2.0 szolgálatában MAROSI Attila Csaba MTA SZTAKI atisu@sztaki.hu 2011.07.26. Áttekintés Bevezető Grid rendszerekkel szembeni elvarások változása Web 2.0 rendszerek főbb jellemzői
RészletesebbenADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu
ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.
RészletesebbenTELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS
TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS Hartung István BME Irányítástechnika és Informatika Tanszék TEMATIKA Cloud definíció, típusok, megvalósítási modellek Rövid Azure cloud bemutatás
RészletesebbenADATBÁZISOK gyakorlat: SQL 2. rész SELECT
ADATBÁZISOK 9-10. gyakorlat: SQL 2. rész SELECT SELECT utasítás általános alakja SELECT [DISTINCT] oszloplista FROM táblanévlista [WHERE feltétel] [GROUP BY oszloplista [HAVING feltétel] ] [ORDER BY oszloplista];
RészletesebbenLOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ
LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ Lénárt Balázs tanársegéd TANTERV Hét Dátum Előadó Előadások Időpont: szerda 8:30-10:00, helye: LFSZÁMG Dátum Gyakvezető 1. 9. 11. Tokodi Adatbázis kezelés
RészletesebbenRendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.
Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon Groma István PhD SDA DMS Zrt. Poszeidon EKEIDR Tanúsított ügyviteli rendszer (3/2018. (II. 21.) BM rendelet). Munkafolyamat támogatás. Papírmentes
Részletesebbení ő ü ű ő ö ö Í Ő í ö Ö ő ü ö ő ö í ö ö ő ö ö ű ő ő ő ő ö ő ő ő ö ú ö ő ő ő ő ű ő ö ö ö ű ö ő ö í ö ű ő í ö ö ö ö í ű ő í ö ö í ö ö ö í ú ö ő ö í ű ő ö ö í í í ű ő ö í í ú í í ü í ö ő í ú í ő í ö ö ő í
Részletesebbení ö ö ö ö í ö ő ó ű ö ö ü ő ü ő ö ő ö í ö ő ö ö ö ő ó ú ö ö ö Ü ő í ő ö Ő í ű ő ö ö ö ö Ö Ö ö Ö ő ű ő ü ö ő ő ö ö ő ü ü í ú ö ö ö ö ú Ú ú ő ó ó ó í ó ö ő ő ö í ó ö ö ő ő ö ö í ó ú ő ő ö í ó ö í ó ö ü ó
Részletesebbenű ö ú Í ö ö ö ö ö ű ű ö ö ö ö ű ö ö ö ö ú ű ű Í ö ö Ó ú Ú ö ű ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ú ö Ö ö ű Ő ú ö ű ú ö ö ö ö ö ö ö ö ö ű ű Í ö ű ú ö ű ö ú ö ű ö ö ö ö Í ű ö ö ö ű ö ö Ó ö ö Í ö ö ö Ú ö ö ö Í Í ö Í ö ö
RészletesebbenValós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok
Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Sef Dániel Szenior IT tanácsadó T-Systems Magyarország 2016. április
Részletesebbenü ő ü ő ő ű ő ő ú ú ü ú ö ő ő Í ü ű ö ú Ö Ö ú Ö ú ú ö ő ő ö ú ü ü Ö ü Í ü ü Í ö Í ö ú ő ü ö Ú Í Ú Ü ö ö ő ő Í ű ö ő ö Í Í ű ő ő ő ő Í Ú ö ü ő Í Í ü Ú ö ö ü ü Í ő Í Í ő ő ö Ú Í Í ö Ü Ö Íő ö ö ö Í ű ű ö
RészletesebbenSikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter
Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta
RészletesebbenAdatbázisok. 9. gyakorlat SQL: SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 14
Adatbázisok 9. gyakorlat SQL: SELECT 2015. október 26. 2015. október 26. Adatbázisok 1 / 14 SQL SELECT Lekérdezésre a SELECT utasítás szolgál, mely egy vagy több adattáblából egy eredménytáblát állít el
RészletesebbenAmit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft.
Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről Földi Tamás Starschema Kft. Környezet Adattárház Oracle 9i, HPUX 13ezer tábla ~1400 betöltő folyamat ~8000 töltési lépés (mapping) Riportok BusinessObjects
Részletesebbenwebalkalmazások fejlesztése elosztott alapon
1 Nagy teljesítményű és magas rendelkezésreállású webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon Nagy Péter Termékmenedzser Agenda Java alkalmazás grid Coherence Topológiák Architektúrák
RészletesebbenIBM Software Group Archiválási technológiák - tartalomkezelés Kovács László Az információ kezelésének evolúciója Struktúrált adatok kezelése '60s Alkalmazások '70s Adatbázisok alkalmazásokra optimalizálva
RészletesebbenLINUX LDAP címtár. Mi a címtár?
Forrás: https://wiki.hup.hu/index.php/ldap http://tldp.fsf.hu/howto/ldap-howto-hu/ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Micskei Zoltán: Címtárak Kezelése, 2012. https://hu.wikipedia.org/wiki/c%c3%admt%c3%a1rszolg%c3%a1ltat%c3%a1sok
RészletesebbenWorldwide LHC Computing Grid
Worldwide LHC Computing Grid Új modell a tudományos informatikában Hernáth Szabolcs hernath@mail.kfki.hu MTA KFKI RMKI www.eu-egee.org Tartalomjegyzék 1. Miért Grid? LHC adattárolás és -feldolgozás Computing
RészletesebbenTudásalapú információ integráció
Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás
RészletesebbenAPI tervezése mobil környezetbe. gyakorlat
API tervezése mobil környezetbe gyakorlat Feladat Szenzoradatokat gyűjtő rendszer Mobil klienssel Webes adminisztrációs felület API felhasználói Szenzor node Egyirányú adatküldés Kis számítási kapacitás
RészletesebbenInnovatív trendek a BI területén
Innovatív trendek a BI területén 1 Technológiai trendek 3 BI-TREK kutatás Felmérés az üzleti intelligencia hazai alkalmazási trendjeiről Milyen BI szoftvereket használnak a hazai vállalatok? Milyen üzleti
RészletesebbenÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ
Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ Elméleti segédanyag Készítette: Kovács Dániel László 2007. november Tartalomjegyzék
RészletesebbenWeb-fejlesztés NGM_IN002_1
Web-fejlesztés NGM_IN002_1 Rich Internet Applications RIA Vékony-kliens generált (statikus) HTML megjelenítése szerver oldali feldolgozással szinkron oldal megjelenítéssel RIA desktop alkalmazások funkcionalitása
RészletesebbenAdatbázis-lekérdezés. Az SQL nyelv. Makány György
Adatbázis-lekérdezés Az SQL nyelv Makány György SQL (Structured Query Language=struktúrált lekérdező nyelv): relációs adatbázisok adatainak visszakeresésére, frissítésére, kezelésére szolgáló nyelv. Születési
RészletesebbenINFORMATIKAI ALAPISMERETEK
Informatikai alapismeretek középszint 0631 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2006. október 24. INFORMATIKAI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM
RészletesebbenPetőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás
Petőfi Irodalmi Múzeum A Digitális Irodalmi Akadémia megújuló rendszere technológiaváltás II. Partnerek, feladatok Petőfi Irodalmi Múzeum Megrendelő, szakmai vezetés, kontroll Konzorcium MTA SZTAKI Internet
RészletesebbenAZ UNIVERZUM FELTÉRKÉPEZÉSE A SLOAN DIGITÁLIS
AZ UNIVERZUM FELTÉRKÉPEZÉSE A SLOAN DIGITÁLIS ÉGBOLTFELMÉRÉSSEL Varga József MTA Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézet ELTE, Komplex rendszerek fizikája tanszék Big data téli iskola Budapest, ELTE
RészletesebbenAdatbázisok I. Az SQL nyelv
Adatbázisok I Az SQL nyelv SQL (Structured Query Language) Deklaratív nyelv, 1974-ben publikálták Halmaz orientált megközelítés, a relációs algebra műveleteinek megvalósítására Előzménye a SEQUEL (IBM)(Structured
RészletesebbenDBPedia feladatok. elérés:
DBPedia feladatok elérés: http://dbpedia.org/sparql 1 Próbáljuk ki a DBPedia böngészőjét! Nézzük meg a következő URL-t: http://dbpedia.org/page/eötvös_loránd_university a Keressük meg a SameAs property-vel
RészletesebbenAdatbányászat és Perszonalizáció architektúra
Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a
RészletesebbenMuppet: Gyors adatok MapReduce stílusú feldolgozása. Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data
Muppet: Gyors adatok MapReduce stílusú feldolgozása Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data Tartalom Bevezető MapReduce MapUpdate Muppet 1.0 Muppet 2.0 Eredmények Jelenlegi tendenciák Nagy mennyiségű
RészletesebbenFolyamatok rugalmas irányítása. FourCorm Kft.
Folyamatok rugalmas irányítása FourCorm Kft. www.frckft.hu 1 Dokumentumok áramlása Gyakran szekvenciális Rengeteg felesleges másolat Információk alacsony rendelkezésre állása Nincs szolgálati út- és határidőfigyelés
RészletesebbenMicrosoft SQL Server telepítése
Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió
RészletesebbenÁtfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.
Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Áttekintés Struktúrált és egyéb Információk bármely forrásból dokumentumok
RészletesebbenMobil Peer-to-peer rendszerek
Mobil Peer-to-peer rendszerek Kelényi Imre Budapesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem imre.kelenyi@aut.bme.hu BME-AAIT 2009 Kelényi Imre - Mobil P2P rendszerek 1 Tartalom Mi az a Peer-to-peer (P2P)?
RészletesebbenMIKOVINY SÁMUEL TÉRINFORMATIKAI EMLÉKVERSENY
FVM VIDÉKFEJLESZTÉSI, KÉPZÉSI ÉS SZAKTANÁCSADÁSI INTÉZET NYUGAT MAGYARORSZÁGI EGYETEM GEOINFORMATIKAI KAR MIKOVINY SÁMUEL TÉRINFORMATIKAI EMLÉKVERSENY 2008/2009. TANÉV Az I. FORDULÓ FELADATAI NÉV:... Tudnivalók
RészletesebbenAdatbáziskezelő-szerver. Relációs adatbázis-kezelők SQL. Házi feladat. Relációs adatszerkezet
1 2 Adatbáziskezelő-szerver Általában dedikált szerver Optimalizált háttértár konfiguráció Csak OS + adatbázis-kezelő szoftver Teljes memória az adatbázisoké Fő funkciók: Adatok rendezett tárolása a háttértárolón
RészletesebbenGráf adatbázisok NoSql, neo4j. Gombos Gergő
Gráf adatbázisok NoSql, neo4j Gombos Gergő Áttekintés Miért használjunk gráfot? Mi a gráf? Hogy dolgozzunk gráfadatbázisokkal (neo4j) Korszerű adatbázisok Gráfadatbázisok 2 Gráf az egész világ Közösségi
RészletesebbenBevezetés a párhuzamos programozási koncepciókba
Bevezetés a párhuzamos programozási koncepciókba Kacsuk Péter és Dózsa Gábor MTA SZTAKI Párhuzamos és Elosztott Rendszerek Laboratórium E-mail: kacsuk@sztaki.hu Web: www.lpds.sztaki.hu Programozási modellek
RészletesebbenAdatbázisok. 8. gyakorlat. SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 17
Adatbázisok 8. gyakorlat SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT 2015. október 26. 2015. október 26. Adatbázisok 1 / 17 SQL nyelv Structured Query Language Struktúrált lekérdez
RészletesebbenTartalomjegyzék. Tartalomjegyzék 1. Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 1 Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2 Adatbázis parancsok 2 Táblaparancsok 2 A táblázat létrehozása 2 A táblázat módosítása 3 A tábla törlése 3 Indextábla létrehozása 3
RészletesebbenINFORMATIKA ÁGAZATI ALKALMAZÁSAI. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010
INFORMATIKA ÁGAZATI ALKALMAZÁSAI Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010 2. Adatbáziskezelés eszközei Adatbáziskezelés feladata Adatmodell típusai Relációs adatmodell
RészletesebbenNETinv. Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások
Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások NETinv távközlési hálózatok informatikai hálózatok kutatás és fejlesztés gazdaságos üzemeltetés NETinv 1.4.2 Távközlési szolgáltatók és nagyvállatok
RészletesebbenLOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK EXCEL ALAPOK
LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK EXCEL ALAPOK Lénárt Balázs tanársegéd TANTERV Hét Dátum Előadó Előadások Időpont: szerda 8:30-10:00, helye: LFSZÁMG Dátum Gyakvezető 1. 9. 11. Tokodi Adatbázis kezelés
Részletesebben2012.05.11. Adatbázisok I A relációs algebra
Adatbázisok I A relációs algebra 2 3 4 1 Feladatok Tantárgy tkód cím kredit oktató Oktató oktkód név tanszék fizetés Feladatok 1. Az átlagos kreditpontszám: Γ avg(kredit) (Tantárgy) 2. A Matematika tanszéken
RészletesebbenTéradatokkal kapcsolatos elemzések és fejlesztések a FÖMI Térinformatikai Igazgatóságán
Téradatokkal kapcsolatos elemzések és fejlesztések a FÖMI Térinformatikai Igazgatóságán Dr. Kristóf Dániel Képes Attila GISOpen 2013 NyME GEO, Székesfehérvár, 2013.03.12-14. Földmérési és Távérzékelési
RészletesebbenTUDOMÁNYOS ADATBÁZISOK MA ÉS A JÖVŐBEN. X64 ALAPÚ KISZOLGÁLÓ RENDSZEREK Tudomány Adatbázisok, 1. előadás, (c) 2010
Tudományos adatbázisok tervezése és építése 1. előadás TUDOMÁNYOS ADATBÁZISOK MA ÉS A JÖVŐBEN X64 ALAPÚ KISZOLGÁLÓ RENDSZEREK Tudomány Adatbázisok, 1. előadás, (c) 2010 2010.02.15. 1 Dobos László A tudományos
RészletesebbenTudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése
Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése 1 Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Természetes nyelv feldolgozás 2 Tudásalapú információ-kereső rendszerek
RészletesebbenKépi információk hatékony feldolgozása széles társadalmi rétegeket érintő egészségügyi problémákban
Képi információk hatékony feldolgozása széles társadalmi rétegeket érintő egészségügyi problémákban Hajdu András Debreceni Egyetem, Informatikai Kar 2. Magyar Jövő Internet Konferencia Budapest, 2015.
RészletesebbenKöltséghatékony high-end adattároló megoldások Vitéz Gábor, Avaxio Kft.
Költséghatékony high-end adattároló megoldások Vitéz Gábor, Avaxio Kft. Az Avaxioról 2006 óta vagyunk a piacon Coraid Inc. kiemelt magyarországi partnere Fókusz: költséghatékony adattárolási megoldások
RészletesebbenWeblog elemzés Hadoopon 1/39
Weblog elemzés Hadoopon 1/39 Az előadás témái Egy Hadoop job életciklusa A Weblog-projekt 2/39 Mi a Hadoop? A Hadoop egy párhuzamos programozási séma egy implementációja. 3/39 A programozási séma: MapReduce
RészletesebbenTakács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár
Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár takacsg@sze.hu http://rs1.sze.hu/~takacsg/ Big Data Definition Big Data is data that can t be stored or analyzed using traditional tools. Információ tartalom,
RészletesebbenMetadirectory koncepció kivitelezése
Metadirectory koncepció kivitelezése Kovács Csaba István cs.kovacs@mail.duf.hu Szabó József pici@mail.duf.hu Tartalom Kovács koncepció vázlata megvalósítás elemei Szabó kiindulási helyzet igényfelmérés,
RészletesebbenLOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK UNIÓ, ALLEKÉRDEZÉSEK
LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK UNIÓ, ALLEKÉRDEZÉSEK Lénárt Balázs tanársegéd TANTERV Hét Dátum Előadó Előadások Időpont: szerda 8:30-10:00, helye: LFSZÁMG Dátum Gyakvezető 1. 9. 11. Tokodi Adatbázis
RészletesebbenAdatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009
Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009 Előadás tartalma Adatbázis biztonsággal kapcsolatos fogalmak értelmezése Rendszertani alapok Rendszerezési kategóriák
Részletesebbenő í í ü í ö ú í ö ú ö í ú ő í Ó ő ü í Í ö ö Í í í í í Í í ű ő ö í ő ö ö íá í íí í ő ö ő Í ö Ó ö ö ü ö ö ö ő É í í Í ő ő ő ő ő ő ő ő ö ú ő ú ú ő ö ö ú ú ö ú í ő Ó ö ő Í í ü í ö ú ő ö ő ú ő í ő ö ü Í í ö
RészletesebbenHálózati operációs rendszerek II.
Hálózati operációs rendszerek II. Novell Netware 5.1 Web-es felügyelet, DNS/DHCP szerver, mentési alrendszer 1 Web-es felügyelet Netware Web Manager HTTPS protokollon keresztül pl.: https://fs1.xy.hu:2200
RészletesebbenÚ ő ő ő ő Ú ő í ő ü Ü Ó ü ő ü ű ő úí ő ó ó í ó ó ő í ó í ü ő ú í í ó ő ó ü ó ü ó ü ő í í íí ő ő ó ű ő ő í í ő ő ó ó ő ő ó ő ó ó í ő ú íó í ü ó ü Ö í í í ú ú í ó ő íó ó ő ű í ó ű ó ó ó ű í ő ú í ó í ó ő
RészletesebbenAB1 ZH mintafeladatok. 6. Minősítse az állításokat! I-igaz, H-hamis
AB1 ZH mintafeladatok 1. Töltse ki, és egészítse ki! Matematikai formalizmus arra, hogy hogyan építhetünk új relációkat a régi relációkból. Az adatoknak egy jól strukturált halmaza, amelyből információ
RészletesebbenFélreértések elkerülése érdekében kérdezze meg rendszergazdáját, üzemeltetőjét!
Félreértések elkerülése érdekében kérdezze meg rendszergazdáját, üzemeltetőjét! http://m.equicomferencia.hu/ramada Liszkai János senior rendszermérnök vállalati hálózatok Miről is lesz szó? Adatközpont
RészletesebbenMapReduce paradigma a CAP-tétel kontextusában. Adatb haladóknak. Balassi Márton Adatbázisok haladóknak 2012.
MapReduce paradigma a CAP-tétel kontextusában Balassi Márton balassi.marton@gmail.com 2012. október 30. Adatbázisok haladóknak 2012. 2012. október 30. Miről lesz szó? Elosztott adatfeldolgozásról általában
RészletesebbenAPI-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com
API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK
RészletesebbenGDi Esri Magyarország Felhasználói Konferencia Timár Gábor: Konkurens adatfeldolgozás ArcGIS rendszerben
1 Nagy adat: Mi 30? Konkurens Felhasználók száma Műveletek Gyakoriság Adatfeldolgozás: CRUD 2 Fájl alapú MePAR Országos állományból fájl alapú geoadatbázisok ( check out ) diszjunkt területek Gyors kliens
RészletesebbenHunGrid Grid technológiák hozzáférési lehetőségei az intézetben
HunGrid Grid technológiák hozzáférési lehetőségei az intézetben Kővári Kálmán Számítógép Hálózati Központ (SZHK) Részecske és Magfizikai Kutató Intézet, Budapest Simonyi-nap 2007. október 18. Budapest
RészletesebbenProofIT Informatikai Kft. 1115 Budapest, Petzvál J. 4/a www.proofit.hu
Verzióváltások az üzleti folytonosság fenntartásával a MOL kiskereskedelmi rendszerében Fehér Lajos ProofIT Kft. Hogyan keletkezett a HBO a MOL alapvetései miért egyedi fejlesztés? Sajátos igényeknek megfelelő
RészletesebbenCMDB architektúra megjelenítése SAMU-val Rugalmas megoldás. ITSMF 2015. 10. 30. Bekk Nándor Magyar Telekom / IT szolgáltatás menedzsment központ
CMDB architektúra megjelenítése SAMU-val Rugalmas megoldás ITSMF 2015. 10. 30. Bekk Nándor Magyar Telekom / IT szolgáltatás menedzsment központ Tartalom Nehézségeink CMDB adatok és függ ségek vizualizációja
Részletesebbenö ő ü ú ö ö ő ö ő ö ö ö ö í Íó ó ó ö ö Í ö ő ö ö ö ö í ö ő ö ö í ö í ö őö í ö ö í ő ű ö ú í í ú ö ű í ó ö ö í í ő í ü ó ű ö ó ű ö ú ö ú í ő ö ö í ő í ö ü ő ó ö Í ő ó ö Íö ö ö ö ö ő ö ö í ö ö ő í ű ö ú
RészletesebbenAdatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla
Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla Áttekintés az I.zh-ig Áttekintés az 1ZH-ig // Adatbázisok-1 elıadás // Ullman (Stanford) tananyaga alapján // Hajas Csilla (ELTE IK) 1 Hol tartunk? Mit tanultunk
RészletesebbenSQLServer. SQLServer konfigurációk
SQLServer 2. téma DBMS installáció SQLServer konfigurációk 1 SQLServer konfigurációk SQLServer konfigurációk Enterprise Edition Standart Edition Workgroup Edition Developer Edition Express Edition 2 Enterprise
RészletesebbenAnalitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon. Mosolygó Ferenc - Avnet
Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon Mosolygó Ferenc - Avnet Bevezető Legfontosabb elvárásaink az adatbázisokkal szemben Teljesítmény Lekérdezések, riportok és válaszok gyors megjelenítése
RészletesebbenAz adatbázisrendszerek világa
Az adatbázisrendszerek világa Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 1.1. Az adatbázisrendszerek fejlődése 1.2. Az adatbázis-kezelő rendszerek áttekintése
RészletesebbenA könyv tartalomjegyzéke
A könyv tartalomjegyzéke Elıszó Bevezetés Adatbázis-kezelı rendszerek Adatmodellezés Alapfogalmak Egyedhalmaz, egyed Kapcsolat, kapcsolat-elıfordulás, kapcsolat típusa Tulajdonság, tulajdonságérték, értékhalmaz
RészletesebbenMMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4
Miről lesz szó Big Data definíció Mi a Hadoop Hadoop működése, elemei Köré épülő technológiák Disztribúciók, Big Data a felhőben Miért, hol és hogyan használják Big Data definíció Miért Big a Data? 2017.
RészletesebbenSAMSUNG SSM-8000 szoftvercsomag
SAMSUNG SSM-8000 szoftvercsomag A Samsung SSM-8000 szoftvercsomag a Samsung által forgalmazott IP kamerák, digitális rögzítők, hálózati rögzítők, encoderek közös grafikai felületen történő megjelenítését
Részletesebbenó ó í ű í Í ő ő ő í ó ó í ő ú ú í ő ő ő í ó ó ő ő í í Í ó ó í ó í ő ó í ó ő í ő ő í ő í í ó í í í Í ű ó í ú ő ő í í ó ó í í ó í ű í í ő ó ő ő Í í ó í ó í ő í ó ő í ó ő ó ő í ő ő ő Í ó Íő ő ű Ü ó í ő ű
Részletesebbení ö ö ő ú í ö ö ő ú ó ó ó ó ó ó í Ó ó ö ő í ú ö í ó í ő ö ó ö ö ö ő í ö ő ó ó ó ó Ü ó Ó ú ú ó ö ő ö ö ó ó ó ó ö í ó Á ó ú í í í Ü ó ó ő Ó ö ö í ú ő ö Ü Ó í ú ú ö í ó í íí ó ú ú ő ö ú ú ő ö ó ó ó Ü ó ö
Részletesebbení Ű É Á í Í í í ő ő ő ű ö ö ö ú ö Í ő ö í ő í í ű ö í ö ű ö í í í í í í í í ö í í í í ő ő Ö ő ő í í ö ö ű ö ő í ő í ő ö ú í ö Í ö ú í ö ű ő ö ö í í ű ö ü ö í ú Í ü í í ü í í ő í í ő í í í í í ű ö í ö ö
Részletesebbenü ö ú ö ű í ó í ő ö ű ü ó ő í ó ü ó ö ó ó ó ú í ó ő ü í ó ő ö í ű í ő í ő ö ú ő ő ő ő í ö ú í ö ú ú ű ö í ó ó ö ö ő ó ő í ű í ö ú ó í ó ó ó í ű ő í ú í Ö ö í í í ű í í ííí ü í ű í í ü ü í ó ö ö ű í ó í
RészletesebbenÖ ő ü ö Á Ö ö ő ó ó ö ó í ó Ö ő ü ö ö í í ö ő ó ó ö ó ö ö ö ö ö Ö ö ő ó ó ö ö ő ó ö ö ő í ő ö í ö Í ő íő í ő ö ó ö ö ö ö Ú ö ó Á ó ö Ú ö Ö ű ö ó Á ó ö ó í ó Ö ő ű ö ö ö ű ü ú ö ő ó ú ö í í Ú ö Ü ö ó í
Részletesebbenó ő ö ő ű ö Ö ó ő ő ü ő ű É ő ő ő ű É ó ó ó ö ö ö ú ö ő ö ő ó ó ö ö ő ó ú ő ö ú ő ö ő Í Í ó ó ű Í ó ő ő ó ő ó ó ó ó ó ő ö Í Í Í ő ü ö ö ő ó ő ó ó ó Í ó ű ő ó ö ó ű ü ö ó ő ó ő ó ó ő ö őö ő ő Í ú ö ő ö
RészletesebbenSzolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással. HOUG konferencia, 2007 április 19.
Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással Szabó Balázs HOUG konferencia, 2007 április 19. Mirıl lesz szó NETvisor Kft bemutatása Szolgáltatási szint alapjai Performancia
RészletesebbenHozzávalók keresése és csatolása
Hozzávalók keresése és csatolása VUE támogatja digitális tartalmak hozzáadását saját gépről, WEB-ről, távoli rendszerekből, mint az FTP oldalak, digitális forrásokból és Google szerverekről. A tartalmak
RészletesebbenInformatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára
Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára 2010-2011 Őszi félév Heizlerné Bakonyi Viktória HBV@ludens.elte.hu Titkosítás,hitelesítés Szimmetrikus DES 56 bites kulcs (kb. 1000 év) felcserél, helyettesít
RészletesebbenA PAKSI ATOMERŐMŰ KÖRNYEZETELLENŐRZŐ LABORATÓRIUMA MINTAVÉTELI ADATBÁZISÁNAK KORSZERŰSÍTÉSE
Sugárvédelmi Nívódíj pályázat A PAKSI ATOMERŐMŰ KÖRNYEZETELLENŐRZŐ LABORATÓRIUMA MINTAVÉTELI ADATBÁZISÁNAK KORSZERŰSÍTÉSE Manga László 1, Nagy Gábor 2 1 MVM Paksi Atomerőmű Zrt. Paks 2 SOMOS Környezetvédelmi
RészletesebbenAdatbázis használat I. 2. gyakorlat
Adatbázis használat I. 2. gyakorlat Tudnivalók Oracle 10g a weben: http://www.oracle.com/technetwork/databa se/database10g/downloads/index.html FF kiírásokat legkésőbb a jövő hétre hozni! 2011. 02. 15.
RészletesebbenA gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni:
1 Adatbázis kezelés 3. gyakorlat A gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni: Tábla kapcsolatok létrehozása,
RészletesebbenÚ É Á Ü Á ö ö ö ö ú ú ö ű ű ö ű ö ű ö Í ú ö ű ö ö ű ö ö ö ú ú ö ú Á úí Í ú ú ú Í É ú ú ö ö Í ú ö ú ú Í Í ú ö ö ú ú ű ú ú ú ú ö ö ö ö ö Á ö ú ö ö ö ö Í ö ö ö Ü ú ö ö É ű ö Í ö Í ö ö ö ö Í ö ö ö ö ö ö ö
RészletesebbenAdatbázisok elmélete
Adatbázisok elmélete Adatbáziskezelés, bevezető Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Katona Gyula Y. (BME SZIT) Adatbázisok elmélete
RészletesebbenCsima Judit szeptember 6.
Adatbáziskezelés, bevezető Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2017. szeptember 6. Csima Judit Adatbáziskezelés, bevezető 1 / 20 Órák, emberek heti két óra: szerda 14.15-16.00
RészletesebbenMultimédiás adatbázisok
Multimédiás adatbázisok Multimédiás adatbázis kezelő Olyan adatbázis kezelő, mely támogatja multimédiás adatok (dokumentum, kép, hang, videó) tárolását, módosítását és visszakeresését Minimális elvárás
RészletesebbenLEKÉRDEZÉSEK SQL-BEN. A relációs algebra A SELECT utasítás Összesítés és csoportosítás Speciális feltételek
LEKÉRDEZÉSEK SQL-BEN A relációs algebra A SELECT utasítás Összesítés és csoportosítás Speciális feltételek RELÁCIÓS ALGEBRA A relációs adatbázisokon végzett műveletek matematikai alapjai Halmazműveletek:
Részletesebbení ó í ú ó í í ó ú í ó í ú ó í í ó ó í ö ő ö ó ú í í í í ö í í ő ö ú í ű ö ü ó ü ő ő ó ű ü ő í ű ö ó ó í ö ü ó í ó í ő ó ő í ó ö ü ó í ö ú ö ö ö í ó ő ö í í ú ü ú ó ó í ó ó ö íí ö ü í ű í ó ü ú ú í ü ű
RészletesebbenIKT trendek és tapasztalatok a BME szemszögéből
IKT trendek és tapasztalatok a BME szemszögéből Dr. Charaf Hassan, BME hassan@aut.bme.hu 1 Napirend IT alkalmazási irányok: Gartner 2012- Mobil adat forgalom: CISCO 2012- IKT Trendek BME-IKT BME Példák
RészletesebbenA ClusterGrid bróker rendszere. Stefán Péter Szalai Ferenc Vitéz Gábor
A ClusterGrid bróker rendszere Stefán Péter Szalai Ferenc Vitéz Gábor Tervezett témák A gridről általában, a ClusterGrid rendszerről röviden. A grid réteg feladatai. Erőforrás bróker rendszer. Miért van
RészletesebbenElosztott könyvtári rendszerek megvalósítása a Z39.50 és az OAI protokoll használatával
Elosztott könyvtári rendszerek megvalósítása a Z39.50 és az OAI protokoll használatával Tóth Kornél MTA SZTAKI NWS 2004, Győr rendszerek 1 Könyvtári hálózatok kialakulása Nagygépes rendszerek PC-s helyi
RészletesebbenÓ Ö ü ö ú í ü íü í í í ü ö í ú í ö í í í í Ó ü ö í í ü í Ö ö ö í ú Ú ö í í Ö ű ö í í í Ö í í ö í í í ö í ö ü í í ö í í Á ú íö í í Ö í í Ö í ö í ú Ö ű ö ö Á í Ö ö ö í ű í ö ö ú í ö ö ö ü ü ö Á ü Ö ö í í
RészletesebbenNyílt forráskódú tapasztalatok a FÖMI Térinformatikai Igazgatóságán
Nyílt forráskódú tapasztalatok a FÖMI Térinformatikai Igazgatóságán Dr. Kristóf Dániel osztályvezető Oláh Róbert igazgató Olasz Angéla térinformatikus Nyílt forráskódú GIS munkaértekezlet, BME, 2013.02.06.
RészletesebbenMásolatképzési technikák és azok felhasználási lehetőségei
Másolatképzési technikák és azok felhasználási lehetőségei Godányi Géza Technical Account Manager EMC Magyarország Kft. 1 A belső másolatok előnye: Párhuzamos feldolgozás! Mentés / visszatöltés Oracle
Részletesebbení ű ü í Ö ü í ö ö ú í í ö ö í í ö í ü í ö ö ö ö ö í í ü ü ö ű ü ú í í ö í ü ö ö í ö ö ú ü í í í ű ö í ö í í í í ú ö É í ö í ö ö ö ö ú ű ö ö ú ö ű ö ö í í ü Í í ü ú ö ö ű ö ú ú í ű ö ü ü ö ú ú í í ü ü í
RészletesebbenAdatbáziskezelı-szerver SQL. Relációs adatbázis-kezelık. Relációs adatszerkezet. Házi feladat 2012.03.05.
1 2 Adatbáziskezelı-szerver Általában dedikált szerver Optimalizált háttértár konfiguráció Csak OS + adatbázis-kezelő szoftver Teljes memória az adatbázisoké Fő funkciók: Adatok rendezett tárolása a háttértárolón
Részletesebben