MapReduce diventato un framework efficace per l'elaborazione e l'analisi di dati di enormi dimensioni in sistemi di grandi dimensioni. D'altra parte, necessario costruire un traduttore SQL efficiente e flessibile per MapReduce. La necessit di un traduttore SQL ottimizzato, in grado di gestire query avanzate, molto sentita e pu aumentare le prestazioni dell'analisi dei dati con la crescita dei BigBig Data. Hive supporta query chiamate HiveQL. HiveQL offre le stesse funzionalit di SQL, ma ancora difficile gestire query SQL complesse. Inoltre, Flink diventato un framework efficace per l'analisi dei Big Data in sistemi di cluster di grandi dimensioni. D'altra parte, FLink non supporta alcun linguaggio di interrogazione. quindi necessario progettare e implementare un traduttore da SQL a FLink per eseguire query SQL su FLink. Il lavoro di questo libro adotta queste limitazioni dei traduttori SQL e propone due contributi considerati come traduttori SQL-to-MapReduce per migliorare l'analisi dei Big Data.
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