Un traducteur SQL-MapReduce avancé et efficace pour améliorer les Big Data

MapReduce est devenu un cadre efficace pour le traitement et l'analyse de donn嶪s volumineuses dans les grands syst鋗es. D'autre part, SQL Query est n嶰essaire pour construire un traducteur SQL efficace et flexible pour le cadre MapReduce. Il est indispensable de disposer d'un traducteur SQL optimis?capable de traiter des requ皻es avanc嶪s, afin d'accro褾re les performances de l'analyse des donn嶪s avec l'augmentation des Big Data DataData. Hive prend en charge les requ皻es appel嶪s HiveQL. HiveQL offre les m瘱es fonctionnalit廥 que SQL, mais il reste difficile de traiter des requ皻es SQL complexes. Flink est 嶲alement devenu un cadre efficace pour l'analyse des Big Data dans les grands syst鋗es de clusters. D'autre part, FLink ne prend en charge aucun langage de requ皻e. Il est donc n嶰essaire de concevoir et d'impl幦enter un traducteur SQL vers FLink pour ex嶰uter des requ皻es SQL sur FLink. Le travail pr廥ent?dans ce livre adopte ces limitations des traducteurs SQL et propose deux contributions qui sont consid廨嶪s comme des traducteurs SQL-MapReduce pour am幨iorer l'analyse des Big Data.