Experiences and challenges in building a data intensive论文阅读笔记1
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2022-08-04
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实证研究论文阅读笔记
论文详细信息（发表于ESE期刊2018年） ：
Experiences and challenges in building a data intensive system for
data migration
Scavuzzo, M., Nitto, E.D. & Ardagna, D. Experiences and challenges in building a data
intensive system for data migration. Empir Software Eng 23, 52–86 (2018)
doi:10.1007/s10664-017-9503-7
论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s10664-017-9503-7
选择该论文的原因与动机：
在软件工程领域，数据库是大型软件开发必不可少的一个部分，比如有传统的
RDBMS（关系型数据库管理系统）和较新的NoSQL数据库。通过本科的学习，
我基本了解了RDBMS的原理和使用方法，但对最近比较流行的NoSQL数据库缺
乏了解。因此借这个机会，选择这篇论文，不仅可以更具体的了解实证研究方
法，还可以了解NoSQL数据库以及如何进行数据库数据迁移。
一、背景
近年来随着互联网的发展，大数据的作用越来越明显，为了有效地管理大
数据，DI(Data Intensive)系统应运而生，它负责管理数据的创建、分析和转换。
而DI应用必须有容错性，能容忍硬件、软件、网络问题导致的错误。
在 DI 应用技术之前已经出现了许多大数据处理框架，比如 Hadoop、Spark
和 Flink。这些框架极大地简化了 DI 应用的设计和开发，因为它们提供了任务并
行化和调度策略。但是这些框架无法处理一些复杂情况，比如数据模型接口不标
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