مع النمو المتسارع لحجم البيانات المخزنة في الأنظمة السحابية تصبح الحاجة إلى المعالجة الفعالة للبيانات أمراً حرجاً و ملحاً. يقدم هذا البحث دراسة أهم خصائص نظم إدارة قواعد البيانات الآتية: Hive و SQLMR و MariaDB Galera. إن Hive هو نظام إدارة قواعد بيانات سحابي. و SQLMR هو نظام هجين يعتمد على الدمج بين قدرات النظم السحابية و التقليدية. أما Galera MariaDB فهو من نظم إدارة قواعد البيانات التقليدية المطورة لمواكبة الخصائص السحابية. تم في هذا البحث عرض أهم التطويرات التي تمت على تلك النظم و مقارنة أدائها في معالجة البيانات بالاعتماد على قياس زمن تنفيذ عمليات استعلام مع تغير حجم البيانات، و ذلك من أجل التعرف على أداء تلك الأنظمة عملياً و معرفة متطلبات تطويرها للوصول إلى نظام إدارة بيانات أمثلي، و لمساعدة المستخدمين في اختيار نظام قواعد البيانات الذي يحقق متطلباتهم من ناحية التوافرية و التدرجية.
With the rapid growth of the size of the data stored in the cloud systems, the need for
effective data processing becomes critical and urgent. This research introduces a study of
the most important characteristics of databases management systems: Hive, SQLMR, and
MariaDB Galera. Hive is a cloud database management system. SQLMR is a hybrid
system, which depends on the integration between the cloud and traditional systems
capabilities. While MariaDB Galera is a traditional database management system
developed to cope with the cloud characteristics. In this research, we show the most
important developments that have been on those systems, and then we compare their
performance in data processing based on the execution time of query operations with the
change of the volume of data. That is to identify the performance of those systems
practically and to know the developing requirements for access to optimized data
management system, and to help users in the selection of the database system that achieves
their requirements in terms of availability and scalability.
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الدراسة تأثير تغير حجم البيانات على أداء نظم إدارة قواعد البيانات السحابية والهجينة والتقليدية. تم تحليل ومقارنة أداء ثلاثة نظم رئيسية: Hive كنظام سحابي، SQLMR كنظام هجين يجمع بين القدرات السحابية والتقليدية، وMariaDB Galera كنظام تقليدي مطور لدعم الخصائص السحابية. تم قياس أداء هذه النظم من خلال زمن تنفيذ عمليات الاستعلام مع تغير حجم البيانات، بهدف تحديد الأداء العملي لهذه النظم وتقديم توصيات لتطويرها للوصول إلى نظام إدارة بيانات أمثل. أظهرت النتائج تفوق الأنظمة السحابية والهجينة على الأنظمة التقليدية من حيث سرعة تنفيذ الاستعلامات، مع تقارب أداء Hive وSQLMR بشكل كبير. كما أظهرت الدراسة تفوق MariaDB Galera باستخدام Shard-Query على MySQL في معالجة البيانات الكبيرة. تم تقديم توصيات لتحسين أداء الأنظمة السحابية من خلال تطبيق خوارزميات أمثلة وتحسين طريقة عمل MapReduce.
Critical review
تقدم هذه الدراسة مقارنة شاملة ومفصلة بين نظم إدارة قواعد البيانات المختلفة، مما يوفر فهماً عميقاً لأداء هذه النظم مع تغير حجم البيانات. ومع ذلك، يمكن أن تكون الدراسة أكثر شمولاً إذا تضمنت تحليلًا لتأثير عوامل أخرى مثل التكاليف التشغيلية والأمان. كما أن التركيز على تحسينات محددة في خوارزميات MapReduce يمكن أن يكون مفيدًا لتقديم حلول عملية لتحسين الأداء. من الجيد أيضًا تضمين دراسة حالات عملية لتطبيق هذه النظم في بيئات حقيقية لمعرفة مدى توافق النتائج مع الواقع العملي.
Questions related to the research
-
ما هي النظم الثلاثة التي تم تحليلها في الدراسة؟
النظم الثلاثة هي Hive كنظام سحابي، SQLMR كنظام هجين، وMariaDB Galera كنظام تقليدي مطور لدعم الخصائص السحابية.
-
ما هو الهدف الرئيسي من هذه الدراسة؟
الهدف الرئيسي هو تحديد أداء نظم إدارة قواعد البيانات المختلفة مع تغير حجم البيانات وتقديم توصيات لتطويرها للوصول إلى نظام إدارة بيانات أمثل.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الدراسة؟
أظهرت النتائج تفوق الأنظمة السحابية والهجينة على الأنظمة التقليدية من حيث سرعة تنفيذ الاستعلامات، مع تقارب أداء Hive وSQLMR بشكل كبير. كما أظهرت الدراسة تفوق MariaDB Galera باستخدام Shard-Query على MySQL في معالجة البيانات الكبيرة.
-
ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة لتحسين أداء الأنظمة السحابية؟
قدمت الدراسة توصيات لتحسين أداء الأنظمة السحابية من خلال تطبيق خوارزميات أمثلة وتحسين طريقة عمل MapReduce.
References used
MELL, P.; GRANCE, T., The NIST Definition of Cloud Computing. NIST Special Publication 800-145, September 2011
SADASHIV,N.; KUMAR, S. M.D., Cluster, Grid and Cloud Computing: A Detailed Comparison, The 6th International Conference on Computer Science & Education, SuperStar Virgo, Singapore (ICCSE 2011) August 3-5, 2011
FURHT, B.; ESCALANTE, A., Hand Book of Cloud Computing. Springer, 2010, pp: 3-45
Pre-trained neural language models give high performance on natural language inference (NLI) tasks. But whether they actually understand the meaning of the processed sequences is still unclear. We propose a new diagnostics test suite which allows to
Ad-hoc networks has opened a new dimension in wireless networks. It allows
wireless communication in the absence of central support of the contract. In these
networks, there are no fixed infrastructure because the mobile nodes are continuously
mak
In this paper, we assess the Voice Over Internet Protocol
performance by comparing the performance of two protocols
used in VOIP such as SIP and H.323. Moreover, we evaluate
the quality indicators such as delay and packets loss. For this
purpose
This paper presents the producing of touristic tour using tourist data and management
the data in GIS environment by using the extension network analyst in ARCGIS to find the
better time routine with time as obstacle. The base map was the tourist m
This research presents a study with the help of Finite Element Method and the use of
CATIA V5 program to know the behavior of a permissible link - column used in metal
structures at high temperatures (on fire). In this article we will present an an