Software Engineering for Big Data Systems

Software Engineering for Big Data Systems
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大数据系统的软件工程

DOI：
--
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发表时间：
2016
期刊：
IEEE Software
影响因子：
3.3
通讯作者：
A. Mockus
A. Mockus
中科院分区：
计算机科学4区
文献类型：
--
作者：
I. Gorton;A. Bener;A. Mockus

文献摘要

被引文献

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大数据系统的软件工程非常复杂，面临着各种挑战，包括普遍分布、写入繁重的工作负载、可变的请求负载、计算密集型分析和高可用性。这期专题文章从几个方面探讨了这个复杂的难题。https://youtu.be/YKBGf9EOBUo上的网络额外内容是Davide Falessi与艾塞Basar Bener和Audris Mockus就2016年IEEE Software 3月/4月关于大数据系统软件工程的主题问题的作者，文章和讨论进行的谈话录音。
Software engineering for big data systems is complex and faces challenges including pervasive distribution, write-heavy workloads, variable request loads, computation-intensive analytics, and high availability. The articles in this theme issue examine several facets of this complicated puzzle. The Web extra at https://youtu.be/YKBGf9EOBUo is an audio recording of Davide Falessi speaking with Ayse Basar Bener and Audris Mockus about the authors, articles, and discussions that went into the IEEE Software March/April 2016 theme issue on software engineering for big data systems.