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Analyse des fonctionnalités de Java et Map Reduce sur Hadoop

by Gurinder Pal Singh Gosal , Livjit Kaur
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209494581
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Editions Notre Savoir
  • Publisher Imprint: Editions Notre Savoir
  • Publication Date:
  • Pages: 52
  • Original Price: GBP 38.19
  • Language: French
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 82 grams
  • BISAC Subject(s): General

Hadoop, l'impl�mentation open source et bas�e sur Java du framework Map/Reduce de l'Apache Software Foundation, est un framework informatique distribu� con�u pour les applications distribu�es gourmandes en donn�es. Il fournit les outils n�cessaires au traitement de grandes quantit�s de donn�es � l'aide du framework Map/Reduce et impl�mente en outre un syst�me de fichiers distribu� similaire � celui de Google. Il peut �tre utilis� pour traiter de grandes quantit�s de donn�es en parall�le sur de grands clusters de mani�re fiable et tol�rante aux pannes. Depuis longtemps, Java est utilis� par de nombreux programmeurs pour le traitement des donn�es. Dans cet ouvrage, nous avons compar� et analys� les performances de Hadoop avec Java, de Hadoop avec Hadoop Optimize et de Hadoop Optimize avec Java en fonction de diff�rents crit�res de performance, tels que le traitement (utilisation du CPU), le stockage et l'efficacit� lors du traitement des donn�es. Nos r�sultats exp�rimentaux montrent une am�lioration du temps d'ex�cution lors de l'utilisation de l'algorithme Map/Reduce optimis�. En comparant Hadoop et Java, Hadoop est plus performant lorsque nous avons un cluster � plusieurs noeuds et que la taille des donn�es est importante. Cependant, lorsque nous avons un seul noeud et une petite taille de donn�es, m�me Java peut �tre plus performant.

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