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Verteiltes und Paralleles Datenmanagement: Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud (eXamen.press)

Verteiltes und Paralleles Datenmanagement: Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud (eXamen.press)

by Gunter Saake (Contributor), Gunter Saake (Contributor), Kai-Uwe Sattler (Contributor), Erhard Rahm (Author)

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Format: Paperback
 Pages: 396
 Edition: 2015
 Publisher: Springer Vieweg
Published: 09 Jul 2015
ISBN 10: 3642452418
ISBN 13: 9783642452413

Author Bio
Erhard Rahm ist Professor f r Datenbanken an der Universit t Leipzig. Er promovierte und habilitierte an der TU Kaiserslautern und verbrachte Forschungsaufenthalte bei IBM Research und Microsoft Research in den USA. Prof. Rahm verf gt ber umfassende Lehr- und Forschungserfahrung zu den Themen dieses Lehrbuchs, v.a. zu Parallelen DBS und Big Data. Er ist Autor bzw. Koautor mehrerer Lehrb cher zu Datenbankkonzepten sowie von ber 200 wissenschaftlichen Publikationen. Zu seinen Auszeichnungen geh ren ein VLDB Ten Year Best Paper Award (2011) sowie ein ICDE Influential Paper Award (2013).
Gunter Saake ist Professor f r Datenbanken und Informationssysteme an der Otto-von-Guericke Universit t Magdeburg. Zu seinen aktuellen Arbeitsgebieten geh ren ma -geschneiderte Datenbanken f r eingebettete Systeme, Informationsintegration, Datenbank-operationen auf neuer Hardware, Digital Engineering sowie Variabilit tsmanagement bei der Implementierung von Software-Produktlinien. Er ist Koautor mehrerer Lehrb cher zu Datenbankkonzepten, eines einf hrenden Buches zu Algorithmen und Datenstrukturen sowie zum Entwurf und Implementierung feature-orientierter Software-Produktlinien.
Kai-Uwe Sattler ist Professor f r Datenbanken und Informationssysteme an der TU Ilmenau. Zu seinen Arbeitsgebieten z hlen Datenbanksystemaspekte, Datenbankintegration sowie Anfrageverarbeitung f r, heterogenen, massiv verteilte und dynamische Datenbest nde. Er ist Koautor mehrerer Lehrb cher, u.a. zu verschiedenen Datenbankkonzepten wie Grundlagen, Implementierungstechniken, Data Warehousing und Cloud Data Management sowie zu Algorithmen und Datenstrukturen.