بررسی ابزارهای MapReduce در BigData: تفاوت میان نسخه‌ها
(←مراجع) |
(←چکیده) |
||
| خط ۱: | خط ۱: | ||
== چکیده == | == چکیده == | ||
با رشد روزافزون حجم و انواع داده ها ضروریست که سازمان ها به دنبال روش هایی برای افزایش سرعت در پردازش داده های حجیم باشند. MapReduce مدلی برای پردازش حجم بسیار بزرگ داده است که اولین بار توسط گوگل ارایه گردید. این مدل شامل دو وظیفه است: اولی وظیفه نگاشت (Map) که داده را از یک مجموعه وسیع دریافت می کند و عناصر آن به جفت های کلید-مقدار (key-value pairs) شکسته می شوند. و دومین وظیفه که Reduce نام دارد خروجی Map را گرفته و بخش های مختلف داده را با هم ترکیب نموده یک مجموعه کوچکتر از جفت های کلید-مقدار به عنوان خروجی بر می گرداند. | |||
== مراجع == | == مراجع == | ||
نسخهٔ ۱۵ اکتبر ۲۰۱۵، ساعت ۰۸:۳۹
چکیده
با رشد روزافزون حجم و انواع داده ها ضروریست که سازمان ها به دنبال روش هایی برای افزایش سرعت در پردازش داده های حجیم باشند. MapReduce مدلی برای پردازش حجم بسیار بزرگ داده است که اولین بار توسط گوگل ارایه گردید. این مدل شامل دو وظیفه است: اولی وظیفه نگاشت (Map) که داده را از یک مجموعه وسیع دریافت می کند و عناصر آن به جفت های کلید-مقدار (key-value pairs) شکسته می شوند. و دومین وظیفه که Reduce نام دارد خروجی Map را گرفته و بخش های مختلف داده را با هم ترکیب نموده یک مجموعه کوچکتر از جفت های کلید-مقدار به عنوان خروجی بر می گرداند.
مراجع
1. Daniel Peralta, Sara del Río, Sergio Ramírez-Gallego, Isaac Triguero, Jose M. Benitez, and Francisco Herrera/Evolutionary Feature Selection for Big Data Classification: A MapReduce Approach/2015/ لینک به مقاله
2. Anand Loganathan, Ankur Sinha, Muthuramakrishnan V., and Srikanth Natarajan/A Systematic Approach to Big Data Exploration of the Hadoop Framework/2014/لینک به مقاله
3.Xing Wu, Yan Liu, Ian Gorton / Exploring Performance Models of Hadoop Applications on Cloud Architecture/2015/لینک به مقاله
4.Xiaoyi Lu ; Dept. of Comput. Sci. & Eng., Ohio State Univ., Columbus, OH, USA ; Rahman, M.W.U. ; Islam, N. ; Shankar, D / Accelerating Spark with RDMA for Big Data Processing: Early Experiences /2014/لینک به مقاله