MAPREDUCE Tiếng anh là gì - trong Tiếng anh Dịch

• mapreduce

Ví dụ về việc sử dụng Mapreduce trong Tiếng việt và bản dịch của chúng sang Tiếng anh

Lặn sâu ở Mapreduce.
Deep Dive in Mapreduce.

MapReduce là" trái tim" của Hadoop.
The MapReduce is the heart of Hadoop.

Tham gia với MapReduce.
Programming with MapReduce.

Các chương trình Spark ngắn gọn hơn và thường chạy nhanh hơn 10- 100 lần so với Hadoop MapReduce.
Spark programs are more concise and often run 10-100 times faster than Hadoop MapReduce jobs.

Dữ liệu lớn: Hadoop MapReduce được viết bằng Java.
Big Data: Hadoop MapReduce framework is written using Java.

Tại sao phải cần MapReduce.
Why do you need MapReduce?

Tùy thuộc vào cơ sở dữ liệu NoSQL đang sử dụng, bạn có thể phải triển khai một số cấp độ MapReduce.
Depending on the NoSQL database you're using, you may have to implement some level of MapReduce.

Đó chính là những gì MapReduce làm.
That's what Madoff does.

Google giới thiệu MapReduce vào năm 2004, và đến nay có nhiều giải pháp triển khai như Apache Hadoop, Qizmt, Skynet và Greenplum.
Google introduced the MapReduce framework in 2004, but there are many implementations today, including Apache Hadoop, Qizmt, Disco, Skynet, and Greenplum.

Giới thiệu về Hadoop và MapReduce.
Intro to Hadoop and MapReduce.

Nếu bộ dữ liệu đủ lớn, công nghệ NoSQL MapReduce như Hadoop sẽ được sử dụng để phân tích.
If the data sets are large enough, a Hadoop-like NoSQL MapReducetechnology may be required for analysis.

Kiểu cấu trúc này chèn dữ liệu vào một DBMS song song, thực hiện việc sử dụng các khung nền MapReduce và Hadoop.
This type of architecture inserts data into a parallel DBMS, which implements the use of MapReduce and Hadoop frameworks.

DBMS cũng có các khả năng tổng hợp tích hợp, cho phép người dùng chạy mã MapReduce trực tiếp trên cơ sở dữ liệu, thay vì chạy MapReduce trên Hadoop.
The DBMS also has built-in aggregation capabilities, which allow users to run MapReduce code directly on the database, rather than running MapReduce on Hadoop.

Nhưng, một khi chúng ta viết một ứng dụng ở dạng MapReduce, việc mở rộng ứng dụng để chạy trên hàng trăm, hàng ngàn hoặc thậm chí hàng chục nghìn máy trong một cụm chỉ là một sự thay đổi cấu hình.
But, once we write an application in the MapReduce form, scaling the application to run over hundreds, thousands, or even tens of thousands of machines in a cluster is merely a configuration change.

Nhiều thư mục đầu vào cho hadoop mapreduce và s3.
Multiple input folders for hadoop mapreduce and s3.

Mặc dù nó có thể bắt đầu trên web với những đổi mới như Big Table và MapReduce, nhưng đó là doanh nghiệp được lợi nhất từ NoSQL và các nhà phát triển nhận ra điều này trên tất cả các khu vực địa lý.".
While it may have got its start on the web with innovations like Big Table and MapReduce, it's the enterprise that can most benefit from NoSQL and developers realize this across all geographical regions.".

Các trường hợp nghiên cứu sẽ đến bạn khi kết thúc khóa học và bạn sẽ sử dụng các khuôn khổ cát kiến trúc như HIVE, PIG, MapReduce và HBase để thực hiện phân tích dữ liệu lớn trong thời gian thực.
Case studies will come to you at the end of the course and you will be using architecture sand frameworks like HIVE, PIG, MapReduce and HBase for performing analytics on the Big Data in real time.

Cụm máy tính này bao gồm 1.600 bộ xử lý, nhiều terabyte bộ nhớ, và hàng trăm terabyte lưu trữ, cùng phần mềm, gồm Tivoil của IBM và phiên bản mở của Hệ thống Tập tin Google( Google File System) và MapReduce.
The cluster will consist of 1,600 processors, several terabytes of memory, and hundreds of terabytes of storage, along with the software, including Google File System, IBM's Tivoli, and an open source version of Google's MapReduce.

Các tài liệu này đã dẫn tới nhiều cơ sở dữ liệu non- relational khác, bao gồm Hadoop( dựa trên MapReduce paper, 2006), Cassandra( lấy cảm hứng từ cả hai bài báo Bigtable và Dynamo, 2008) và MongoDB( 2009).
These seminal papers led to even more non-relational databases, including Hadoop(based on the MapReduce paper, 2006), Cassandra(heavily inspired by both the Bigtable and Dynamo papers, 2008) and MongoDB(2009).

Google tiếp tục dẫn đầu việc nhân rộng cơ sở dữ liệu có giao diện SQL với bản báo cáo đầu tiên của họ( xuất bản năm 2012)( những tác giả bao gồm các tác giả gốc MapReduce), tiếp theo là những người tiên phong khác như CockroachDB( 2014).
Google again led the way for a geo-replicated SQL-interfaced database with their first Spanner paper(published 2012)(whose authors include the original MapReduce authors), followed by other pioneers like CockroachDB(2014).

Tổng quan cấu hình và tệp cấu hình quan trọng, Thông số cấu hình và giá trị, tham số HDFS Tham số MapReduce, thiết lập môi trường Hadoop, tệp' Bao gồm' và' Loại trừ' cấu hình, Lab: Điều chỉnh hiệu suất MapReduce.
Configuration overview and important configuration file, Configuration parameters and values, HDFS parameters MapReduce parameters, Hadoop environment setup,‘Include' and‘Exclude' configuration files, Lab: MapReduce Performance Tuning.

Hadoop là một Java ™ software framework nguồn mở tương tự như PaaS nhưng tập trung vào thao tác các tập dữ liệu lớn trên các server nối mạng với nhau( lấy ý tưởng từ Google MapReduce cho phép xử lý song song trên các tập dữ liệu lớn).
Hadoop is an open source Java™ software framework similar to PaaS but focused on manipulating large data sets over a set of networked servers(inspired by Google MapReduce, which enables parallel processing of large data sets).

Thông tin nhập khẩu đại diện, MapReduce và chế biến song song có thể được thực hiện tốt nhất với họ, như là một hậu quả mà các giai đoạn điều tra kết hợp phải được liên tục thiết kế lại, mà là một lần nữa làm ít đòi hỏi của họ.
Information import representation, MapReduce and Parallel Processing can be best accomplished with them, as an aftereffect of which the incorporated investigation stages must be continually redesigned, which is again made less demanding by them.

MongoDB là một ứng cử viên tương đối mới trong vòng lưu trữ dữ liệu so với người khổng lồ như Oracle và IBM DB2, nhưng nó đã thu hút sự chú ý rất lớn với kho lưu trữ khóa phân tán, khả năng tính toán MapReduce và các tính năng NoQuery định hướng tài liệu.
MongoDB is a relatively new contender in the data storage circle compared to giant like Oracle and IBM DB2, but it has gained huge popularity with their distributed key value store, MapReduce calculation capability and document oriented NoSQL features.

Trong bối cảnh của Plasma, các cơ sở dữ liệu này là các chuỗi khối và cấu trúc giống như các chuỗi của chuỗi cho phép MapReduce được áp dụng như một cách để tạo thuận lợi cho việc xác minh dữ liệu trong cây chuỗi, giúp tăng đáng kể hiệu quả của mạng.
In the context of Plasma, these databases are blockchains and the tree-like structure of the chains allows for MapReduce to be applied as a way to facilitate the verification of the data within the tree of chains, which greatly increases the efficiency of the network.

Các chủ đề cụ thể bao gồm thuật toán MapReduce, mẫu thiết kế thuật toán MapReduce, HDFS, kiến trúc cụm Hadoop, YARN, tính toán tần số tương đối, sắp xếp thứ cấp, thu thập dữ liệu web, chỉ mục đảo ngược và nén chỉ mục, thuật toán Spark và Scala.
Specific topics covered include MapReduce algorithms, MapReduce algorithm design patterns, HDFS, Hadoop cluster architecture, YARN, computing relative frequencies, secondary sorting, web crawling, inverted indexes and index compression, Spark algorithms and Scala.

Một trong những công cụ chính được công bố cho đến nay là Google Cloud Dataflow, được xem bởi Google như là một người kế nhiệm dịch vụ MapReduce phổ biến, Greg DeMichillie, giám đốc quản lý sản phẩm cho Nền tảng Google Cloud, viết trong bài đăng ngày 25 tháng 6 trên Google Cloud Blog Nền tảng.
One of the key tools unveiled so far is Google Cloud Dataflow, which is seen by Google as a successor to the popular MapReduce service, Greg DeMichillie, director of product management for the Google Cloud Platform, wrote in a June 25 posting on the Google Cloud Platform Blog.

Các công cụ truy vấn SQL- on- Hadoop là một nhánh mới hơn của SQL cho phép các tổ chức có kiến trúc dữ liệu lớn được xây dựng xung quanh các hệ thống Hadoop tận dụng lợi thế của nó thay vì phải sử dụng các ngôn ngữ phức tạp và ít quen thuộc hơn- đặc biệt là môi trường lập trình MapReduce cho phát triển các ứng dụng xử lý hàng loạt.
SQL-on-Hadoop query engines are a newer offshoot of SQL that enable organizations with big data architectures built around Hadoop systems to take advantage of it instead of having to use more complex and less familiar languages-- in particular, the MapReduce programming environment for developing batch processing applications.

Ngoài ra ngôn ngữ này còn cho phép các lập trình viên người đã quen thuộc với MapReduce framework có thể nhúng các mappers và reducers cho chính họ viết ra để thực thi nhiều hơn nữa các phân tích phức tập mà không được hỗ trợ bởi các hàm đã có sẵn trong ngôn ngữ HiveQL.
This language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.