Práce se zabývá rozborem problematiky Big Data. V teoretické části je vysvětlena definice
Big Data, možnosti jejich ukládání, zpracovávání a interpretování. Dále jsou zde popsány
databáze, které se aktivně využívají pro různé typy aplikací. Teoretická část je zakončena
teorií grafů, které se běžně využívají a jak se interpretují. Praktická část se zabývá procesem
implementování aplikace, která dokáže zpracovávat Big Data do přijatelného výstupu.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the analysis of Big Data challenges. The theoretical part explains the
definition of Big Data, options to store them, process them and interpret them. There are also
described database systems actively used in different systems. The theoretical part ends with
graph theory, which charts are commonly used and how they are interpreted. The practical
part deals with the process of implementing an application for Big Data processing.
Klíčová slova
Big Data, databáze, grafy, vývoj aplikace, zabezpečení systému
Klíčová slova v angličtině
Big Data, databases, charts, implementation of application, system security
Rozsah průvodní práce
59 s.
Jazyk
CZ
Anotace
Práce se zabývá rozborem problematiky Big Data. V teoretické části je vysvětlena definice
Big Data, možnosti jejich ukládání, zpracovávání a interpretování. Dále jsou zde popsány
databáze, které se aktivně využívají pro různé typy aplikací. Teoretická část je zakončena
teorií grafů, které se běžně využívají a jak se interpretují. Praktická část se zabývá procesem
implementování aplikace, která dokáže zpracovávat Big Data do přijatelného výstupu.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the analysis of Big Data challenges. The theoretical part explains the
definition of Big Data, options to store them, process them and interpret them. There are also
described database systems actively used in different systems. The theoretical part ends with
graph theory, which charts are commonly used and how they are interpreted. The practical
part deals with the process of implementing an application for Big Data processing.
Klíčová slova
Big Data, databáze, grafy, vývoj aplikace, zabezpečení systému
Klíčová slova v angličtině
Big Data, databases, charts, implementation of application, system security
Zásady pro vypracování
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Zvolte vhodné prostředky pro ukládání a optimalizaci databázových dotazů a automatizované zpracování velkého množství dat.
Vyberte vhodné technologie pro implementaci webové aplikace.
Proveďte návrh všech potřebných součásti webové aplikace.
Implementujte vámi navrženou webovou aplikaci.
Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Vaše řešení vhodně otestujte a vyhodnoťte.
Zásady pro vypracování
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Zvolte vhodné prostředky pro ukládání a optimalizaci databázových dotazů a automatizované zpracování velkého množství dat.
Vyberte vhodné technologie pro implementaci webové aplikace.
Proveďte návrh všech potřebných součásti webové aplikace.
Implementujte vámi navrženou webovou aplikaci.
Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Vaše řešení vhodně otestujte a vyhodnoťte.
Seznam doporučené literatury
WISBORG, Krogh Jesper. MySQL 8 Query Performance Tuning. 1. New York, New York, USA: APress, 2020. ISBN 9781484255834.
Martin Grandjean. A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community. Cogent Arts & Humanities, Taylor & Francis, 2016, pp.1171458. 10.1080/23311983.2016.1171458 . hal-01517493
WASSERMAN, Stanley. Social Network Analysis. 1. Cambridge, Velká Británie: Cambridge University Press, 1994. ISBN 0521387078.
TILMANN, Rabl. Big Data Benchmarking. 1. Wien, Rakousko: Springer-Verlag, 2015. ISBN 3319202324.
WISBORG, Krogh Jesper. MySQL 8 Query Performance Tuning. 1. New York, New York, USA: APress, 2020. ISBN 9781484255834.
Martin Grandjean. A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community. Cogent Arts & Humanities, Taylor & Francis, 2016, pp.1171458. 10.1080/23311983.2016.1171458 . hal-01517493
WASSERMAN, Stanley. Social Network Analysis. 1. Cambridge, Velká Británie: Cambridge University Press, 1994. ISBN 0521387078.
TILMANN, Rabl. Big Data Benchmarking. 1. Wien, Rakousko: Springer-Verlag, 2015. ISBN 3319202324.
Student odprezentoval před komisí hlavní cíle a výsledky své bakalářské práce. Prezentace působila uspokojivým dojmem. Následně byl student seznámen s posudky vedoucího a oponenta bakalářské práce. Student postupně odpověděl na otázky oponenta práce.
Komise vznesla k obhajobě následující dotazy:
1) Doc. Šilhavý: Kromě dvou grafů (rozdělení streamerů podle národnosti a liniový graf), co dalšího Vaše aplikace vytváří?
2) Doc. Šilhavý: Jak jste optimalizoval získávání dat?
3) Doc. Šilhavý: Proč název práce obsahuje zpracování statistických dat, když se v samotné práci nacházejí pouze dva grafy?
4) Doc. Sysel: Na mnoha stranách Vaše práce popisuje zbytečné věci (např. typy grafů), nebo instalaci SW. Bohužel ale v práci schází informace o výstupu Vašeho programu, jeho ovládání, funcích apd.
5) Doc. Prokopová: Logické dělení Vaší práce je nelogické, konzultoval jste jej s vedoucím práce?
6) Doc. Prokopová: Ne vše máte ve své práci přesně popsáno. Kde jste čerpal informaci, že MariaDB je nejpoužívanějsí databáze?