Zalazimo u skrivene kutke big data: MapReduce i Neo4j

Na pitanja o manama i vrlinama platformi i metoda za analizu big data odgovaraju developeri Ozren Gulan i Srđan Vranac

Marija Gavrilov - 10. Avgust, 2015.

Na prošlonedeljnom DaFED okupljanju pričalo se o našim omiljenim temama: big data i graph database. Predavači su bili Ozren Gulan, IT konsultant i softver developer u codecentric i Srđan Vranac, developer, konsultant i osnivač kompanije Code4Hire.

Budućnost je sada uz big data

Ozren je publici predstavio analizu koju je sproveo sa kolegom o poređenju dva pristupa MapReduce implementaciji, kroz Apache Pig i Javu. Batch processing pristupom poredili su četiri kategorije i tom prilikom izdvojili pozitivne i negativne strane Piga i Jave. Ovde možete čuti o rezultatima analize:

Ozrenova poruka za kraj bila je da je budućnost već stigla, a da umesto forecastinga, big data analitica danas omogućuje nowcasting. Dobar primer je Google Flu analitika, koja ubrzava inače dugotrajni proces identifikacije epidemije.

O onih 10% kada nam baze podataka okrenu leđa

Srđan Vranac, osnivač kompanije Code4Hire koja sarađuje sa klijentima koji obuhvataju sve od malih porodičnih firmi do Fortune 500 kompanija, govorio je o prednostima i manama graph baze podataka Neo4j. Njegova krilatica je da su baze podataka sjajne, zabavne i pokreću naš povezani svet. One zadovoljavaju 90% potreba, a Srđan je pokušao da ukaže na preostalih 10%.

Između ostalog, govorio je o nevoljama u okviru Neo4J prilikom konvertovanja datuma u timestamps, kao i prilikom importovanja velike količine podataka. Srđanovo predavanje možete pogledati ovde:

Sponzori prošlonedeljnog okupljanja bili su: VegaIT Sourcing i codecentric.