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dc.contributor.authorCHABBI, Ridha-
dc.contributor.authorCHAIB, Hamza-
dc.date.accessioned2022-02-27T10:13:42Z-
dc.date.available2022-02-27T10:13:42Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1731-
dc.description.abstractToutes les informations techniques, économiques, pratiques et culturelles sont accessibles en temps réel, pour promouvoir l'activité des entreprises, Ce mémoire traite la problématique de l'augmentation des données et la difficulté d'analyser ces données. De ce fait, l'objectif principal de ce travail est d'utiliser de nouvelles technologies Hadoop et MapReduce et à son utilisation dans un Cloud Computing. Notre thème s’articule autour de plusieurs axes (OLAP, DW, Hadoop, MapReduce, Cloud Computing). Nous avons exploité un entrepôt de données sous Hive pour effectuer des requêtes décisionnelles afin de construire un Cube en utilisant plusieurs dimensions. Nous avons aussi comparé les résultats des temps de construction de cube OLAP en différent environnements de différentes tailles d’entrepôts de données selon différent requêtes de construction de cube OLAP.en_US
dc.description.sponsorshipBRADJI Louardien_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectEntrepôt, OLAP, Cube, Hadoop, MapReduce, Cloud, Hive, SQL Server, SQL, HQL.en_US
dc.subjectWarehouse, OLAP Cube Hadoop, MapReduce, Cloud, Hive, SQL Server, SQL, HQLen_US
dc.titleConstruction des Cubes OLAP dans L’environnement Cloud Computing avec MapReduceen_US
dc.typeThesisen_US
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