Schlüsselwort: Datenspeicherung

Produktionsplanung variantenreicher Erzeugnisse mit EDV

Produktionsplanung variantenreicher Erzeugnisse mit EDV von Zimmermann, Gero
Das vorliegende Buch geht schwerpunktmäßig auf die Besonderheiten der Produktionsplanung und -steuerung bei einem variantenreichen Produktspektrum ein. Die Möglichkeiten und Grenzen von strukturierten und relationalen Datenbanken zur redundanzarmen Führung der Fertigungsgrunddaten ähnlicher Erzeugnisse werden zu Beginn erörtert und Einsatzmöglichkeiten von Entscheidungstabellen und Expertensystemen aufgezeigt. Ferner werden Kriterien zur Quantifizierung der Ähnlichkeit von Varianten und Methoden zur Typenbildung und Wiederauffindung von Erzeugnissen mit vorgegebenen Merkmalen vorgestellt. Zur Prognose von Produkten mit hoher Variantenvielfalt und für Grobplanungen werden Lösungen angeboten. Da bei Varianten eine erwartungsbezogene Fertigung nur bis zu einer bestimmten Fertigungsstufe, der sogenannten Bevorratungsebene, möglich ist, werden Kriterien zur Festlegung dieser Bevorratungsebene abgeleitet und die Probleme an der Schnittstelle zwischen erwartungsbezogener und kundenauftragsbezogener Fertigung vertieft behandelt. Zum Abschluß wird eine neue sogenannte engpaßorientierte Disposition (EOD) zur Diskussion gestellt, die es erlaubt, Material- und Kapazitätsengpässe von vornherein bei der Disposition zu berücksichtigen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Big Data

Big Data von Marz, Nathan, Warren, James
Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien Große Datenmengen speichern und verarbeiten Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm. Daten müssen mittlerweile von den meisten Unternehmen in irgendeiner Form verarbeitet werden. Dabei können sehr schnell so große Datenmengen entstehen, dass herkömmliche Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen. Big-Data-Systeme erfordern Architekturen, die in der Lage sind, Datenmengen nahezu beliebigen Umfangs zu speichern und zu verarbeiten. Dies bringt grundlegende Anforderungen mit sich, mit denen viele Entwickler noch nicht vertraut sind. Die Autoren erläutern die Einrichtung solcher Datenhaltungssysteme anhand eines speziell für große Datenmengen ausgelegten Frameworks: der Lambda-Architektur. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz, der auch von kleinen Teams implementiert und langfristig betrieben werden kann. Die Grundlagen von Big-Data-Systemen werden anhand eines realistischen Beispiels praktisch umgesetzt. In diesem Kontext lernen Sie neben einem allgemeinen Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen auch Technologien wie Hadoop, Storm und NoSQL-Datenbanken kennen. Dieses Buch setzt keinerlei Vorkenntnisse über Tools zur Datenanalyse oder NoSQL voraus, grundlegende Erfahrungen im Umgang mit herkömmlichen Datenbanken sind aber durchaus hilfreich. Aus dem Inhalt: Big-Data-Systeme und -Technologien Echtzeitverarbeitung sehr großer Datenmengen Lambda-Architektur Batch-Layer: Datenmodell, Datenspeicherung, Skalierbarkeit Stapelverarbeitungsprozesse Modellierung von Stammdatensätzen Implementierung eines Graphenschemas mit Apache Thrift Einsatz von MapReduce JCascalog zur Implementierung von Pipe-Diagrammen Serving-Layer: Konzepte und Einsatz von ElephantDB Speed-Layer: Berechnung und Speicherung von Echtzeit-Views Einsatz von Hadoop, Apache Cassandra, Apache Kafka und Apache Storm Streamverarbeitung mit Trident
Aktualisiert: 2023-07-01
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Big Data

Big Data von Marz, Nathan, Warren, James
Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien Große Datenmengen speichern und verarbeiten Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm. Daten müssen mittlerweile von den meisten Unternehmen in irgendeiner Form verarbeitet werden. Dabei können sehr schnell so große Datenmengen entstehen, dass herkömmliche Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen. Big-Data-Systeme erfordern Architekturen, die in der Lage sind, Datenmengen nahezu beliebigen Umfangs zu speichern und zu verarbeiten. Dies bringt grundlegende Anforderungen mit sich, mit denen viele Entwickler noch nicht vertraut sind. Die Autoren erläutern die Einrichtung solcher Datenhaltungssysteme anhand eines speziell für große Datenmengen ausgelegten Frameworks: der Lambda-Architektur. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz, der auch von kleinen Teams implementiert und langfristig betrieben werden kann. Die Grundlagen von Big-Data-Systemen werden anhand eines realistischen Beispiels praktisch umgesetzt. In diesem Kontext lernen Sie neben einem allgemeinen Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen auch Technologien wie Hadoop, Storm und NoSQL-Datenbanken kennen. Dieses Buch setzt keinerlei Vorkenntnisse über Tools zur Datenanalyse oder NoSQL voraus, grundlegende Erfahrungen im Umgang mit herkömmlichen Datenbanken sind aber durchaus hilfreich. Aus dem Inhalt: Big-Data-Systeme und -Technologien Echtzeitverarbeitung sehr großer Datenmengen Lambda-Architektur Batch-Layer: Datenmodell, Datenspeicherung, Skalierbarkeit Stapelverarbeitungsprozesse Modellierung von Stammdatensätzen Implementierung eines Graphenschemas mit Apache Thrift Einsatz von MapReduce JCascalog zur Implementierung von Pipe-Diagrammen Serving-Layer: Konzepte und Einsatz von ElephantDB Speed-Layer: Berechnung und Speicherung von Echtzeit-Views Einsatz von Hadoop, Apache Cassandra, Apache Kafka und Apache Storm Streamverarbeitung mit Trident
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Big Data von Marz, Nathan, Warren, James
Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien Große Datenmengen speichern und verarbeiten Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm. Daten müssen mittlerweile von den meisten Unternehmen in irgendeiner Form verarbeitet werden. Dabei können sehr schnell so große Datenmengen entstehen, dass herkömmliche Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen. Big-Data-Systeme erfordern Architekturen, die in der Lage sind, Datenmengen nahezu beliebigen Umfangs zu speichern und zu verarbeiten. Dies bringt grundlegende Anforderungen mit sich, mit denen viele Entwickler noch nicht vertraut sind. Die Autoren erläutern die Einrichtung solcher Datenhaltungssysteme anhand eines speziell für große Datenmengen ausgelegten Frameworks: der Lambda-Architektur. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz, der auch von kleinen Teams implementiert und langfristig betrieben werden kann. Die Grundlagen von Big-Data-Systemen werden anhand eines realistischen Beispiels praktisch umgesetzt. In diesem Kontext lernen Sie neben einem allgemeinen Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen auch Technologien wie Hadoop, Storm und NoSQL-Datenbanken kennen. Dieses Buch setzt keinerlei Vorkenntnisse über Tools zur Datenanalyse oder NoSQL voraus, grundlegende Erfahrungen im Umgang mit herkömmlichen Datenbanken sind aber durchaus hilfreich. Aus dem Inhalt: Big-Data-Systeme und -Technologien Echtzeitverarbeitung sehr großer Datenmengen Lambda-Architektur Batch-Layer: Datenmodell, Datenspeicherung, Skalierbarkeit Stapelverarbeitungsprozesse Modellierung von Stammdatensätzen Implementierung eines Graphenschemas mit Apache Thrift Einsatz von MapReduce JCascalog zur Implementierung von Pipe-Diagrammen Serving-Layer: Konzepte und Einsatz von ElephantDB Speed-Layer: Berechnung und Speicherung von Echtzeit-Views Einsatz von Hadoop, Apache Cassandra, Apache Kafka und Apache Storm Streamverarbeitung mit Trident
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Polizeigesetz Nordrhein-Westfalen (PolG NRW)

Polizeigesetz Nordrhein-Westfalen (PolG NRW) von Blum, Barbara, Mokros, Reinhard, Tegtmeyer, Henning, Vahle, Jürgen
Topaktuelle Erläuterungen des Polizeigesetzes Nordrhein-Westfalen Mit Verwaltungsvorschriften und neuem Versammlungsgesetz Praxistaugliche Definitionen der polizeilichen Befugnisse Kompetentes Autorenteam Für Polizei, Verwaltung, Justiz und Anwaltschaft Inhaltsverzeichnis (PDF) Leseprobe (PDF)
Aktualisiert: 2023-07-02
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