Alessia Botto
I-REACT, un sistema affidabile, efficiente e scalabile per l'analisi di Big Data geospaziali = I-REACT, a reliable, efficient and scalable system for the analysis of geospatial Big Data.
Rel. Paolo Garza. Politecnico di Torino, Master of science program in Computer Engineering, 2018
Abstract
Analisi di Big Data geospaziali con framework Spark L'obiettivo principale di questa tesi è lo sviluppo di un sistema completo, affidabile, efficiente, robusto e scalabile per l'analisi dei BigData geospaziali relativi ad I-React, un progetto presentato nel 2016 all'interno dell'agenda Horizon 2020 e finanziato dall'Unione Europea al fine di creare un'architettura indipendente per la riduzione del rischio di catastrofi dovute a eventi climatici disastrosi. Il lavoro qui esposto si può intendere diviso in due sezioni: una è relativa all'interfacciamento con il ServiceBus di Microsoft Azure mentre l'altra riguarda la gestione dei singoli task. Nella prima parte, sono stati sviluppati sia il sistema di messaggistica sia il server che, ricevuta una request dal back-end dell'applicazione, è in grado di lanciare un job Spark e di rispondere ritornando l'oggetto restituito dal job stesso.
Nella seconda, invece, ci si occupa dello sviluppo del job Spark (con i metodi e le classi di utiltà), che, ricevuti in input gli argomenti necessari, esegue le query sull'hdfs e ritorna l'URL della risorsa in output (RDD filtrato).
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