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Analyse der Funktionen von Java und Map Reduce auf Hadoop

by Gurinder Pal Singh Gosal , Livjit Kaur
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209479960
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Verlag Unser Wissen
  • Publisher Imprint: Verlag Unser Wissen
  • Publication Date:
  • Pages: 52
  • Original Price: GBP 38.19
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 82 grams
  • BISAC Subject(s): General

Hadoop, die Open-Source- und Java-basierte Implementierung des Map/Reduce-Frameworks der Apache Software Foundation, ist ein verteiltes Computing-Framework, das f�r datenintensive verteilte Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet Tools f�r die Verarbeitung gro er Datenmengen mithilfe des Map/Reduce-Frameworks und implementiert dar�ber hinaus ein verteiltes Dateisystem, das dem Dateisystem von Google �hnelt. Es kann verwendet werden, um gro e Datenmengen parallel auf gro en Clustern auf zuverl�ssige und fehlertolerante Weise zu verarbeiten. Java wird seit langem von vielen Programmierern f�r die Datenverarbeitung verwendet. In diesem Buch haben wir die Leistung von Hadoop mit Java, Hadoop mit Hadoop Optimize und Hadoop Optimize mit Java anhand verschiedener Leistungskriterien wie Verarbeitung (CPU-Auslastung), Speicher und Effizienz bei der Datenverarbeitung verglichen und analysiert. Unsere Versuchsergebnisse zeigen eine Verbesserung der Ausf�hrungszeit bei Verwendung des optimierten Map/Reduce-Algorithmus. Beim Vergleich von Hadoop und Java ist Hadoop besser, wenn wir einen Multi-Node-Cluster haben und die Datenmenge gro ist. Wenn wir jedoch einen einzelnen Node und eine kleine Datenmenge haben, kann sogar Java eine bessere Leistung erzielen.

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