What is the translation of " MAPREDUCE " in Indonesian?

• mapreduce

Examples of using Mapreduce in English and their translations into Indonesian

Programming with MapReduce.
Kompatibilitas dengan MapReduce.

MapReduce simplifies all that.
Madrasah telah memfasilitasi itu semua.

Compatibility with MapReduce.
Kompatibilitas dengan MapReduce.

MapReduce is a software framework.
MapReduce adalah framework software.

Intro to Hadoop and MapReduce.
Pengenalan Hadoop dan MapReduce.

MapReduce as implemented in Hadoop.
SpaCy diimplementasikan pada Hadoop.

Compatibility with MapReduce.
Kompatibilitas HBase dengan MapReduce.

MapReduce is often associated with Hadoop.
MapReduce paling sering dikaitkan dengan Hadoop.

Multiple input folders for hadoop mapreduce and s3.
Folder masukan berganda untuk mapreduce hadoop dan s3.

Tez improves the MapReduce paradigm by dramatically improving its speed, while maintaining MapReduce's ability to scale to petabytes of data.
Tez meningkatkan kecepatan secara dramatis pada MapReduce, dengan mempertahankan kemampuan MapReduce untuk memproses data berskala petabytes.

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.
Studi kasus akan sampai pada Anda pada akhir kursus dan Anda akan menggunakan kerangka pasir arsitektur seperti HIVE, PIG, MapReduce dan HBase untuk melakukan analisis pada Data Besar secara real time.

MapReduce provides a new method of analyzing data that is complementary to the capabilities provided by SQL, and a system based on MapReduce that can be scaled up from single servers to thousands of high and low end machines.
MapReduce menyediakan metode baru menganalisis data yang komplementer untuk kemampuan yang disediakan oleh SQL, dan sistem yang didasarkan pada MapReduce yang dapat ditingkatkan dari satu server ke ribuan tinggi dan rendah mesin akhir.

It features a file browser for HDFS, an Oozie Application for creating workflows and coordinators, a job designer/browser for MapReduce, a Hive and Impala UI, a Shell, a collection of Hadoop API and more.
Di antara fitur-fiturnya adalah file browser untuk HDFS, Aplikasi Oozie untuk membuat workflow dan koordinator, job desainer/ browser untuk MapReduce, Hive dan Impala user interface, sebuah Shell, sekumpulan API Hadoop, dan lain sebagainya.

Apache Phoenix enables SQL-based OLTP and operational analytics for Apache Hadoop using Apache HBase as its backing store and providing integration with other projects in the Apache ecosystem such as Spark, Hive, Pig, Flume, and MapReduce.
Apache Phoenix memungkinkan OLTP berbasis SQL dan analytics operasional untuk Apache Hadoop menggunakan Apache HBase sebagai penyimpanan, dan menyediakan integrasi dengan ekosistem Apache lain seperti Spark, Hive, Pig, Flume, dan MapReduce.

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.
Informasi representasi impor, MapReduce dan Parallel Processing dapat dilakukan dengan sebaik-baiknya, sebagai akibat dari mana tahap penyidikan yang dimasukkan harus terus didesain ulang, yang sekali lagi dibuat kurang menuntut oleh mereka.

For perspective, Facebook claimed in 2012 it had a 100-petabyte Hadoop cluster, although the company did not go into detail about how much custom modification was used or even if MapReduce itself was still in operation.
Untuk perspektif, mengklaim Facebook pada tahun 2012 itu memiliki 100- petabyte Hadoop klaster, meskipun perusahaan tidak masuk ke detail tentang berapa banyak modifikasi kustom yang digunakan atau bahkan jika MapReduce itu sendiri masih beroperasi.

Originally developed by Google, the MapReduce website describes it as"a programming model and software framework for writing applications that rapidly process vast amounts of data in parallel on large clusters of compute nodes.".
Awalnya dikembangkan oleh Google, website MapReduce menggambarkannya sebagai" model pemrograman dan kerangka kerja perangkat lunak untuk menulis aplikasi yang cepat dalam memproses data dalam jumlah besar secara paralel pada kelompok besar dari node komputasi.".

The company uses Amazon Athena for serverless querying of Amazon S3 data and incorporates advanced cloud technology into its big-data analytics platform, using AWS services including Amazon Elastic MapReduce, AWS Lambda, and Amazon Machine Learning.
Perusahaan menggunakan Amazon Athena untuk kueri bebas server dari data Amazon S3 dan menggabungkan teknologi cloud tingkat lanjut ke dalam platform analitik big-data mereka, menggunakan layanan AWS termasuk Amazon Elastic MapReduce, AWS Lambda, dan Amazon Machine Learning.

MapReduce was originally developed by Google and later open-sourced, but Urs Hölzle, senior vice president of technical infrastructure, declared in the Google I/O keynote on Wednesday that"we[at Google] don't really use MapReduce anymore.".
MapReduce pada awalnya dikembangkan oleh Google dan kemudian open-source, tetapi Urs Hölzle, wakil presiden senior dari infrastruktur teknis, menyatakan di Google I/ O keynote pada hari Rabu bahwa" kita[ at Google] tidak benar-benar menggunakan MapReduce lagi.".

Big data analytics is often associated with cloud computing since the analysis of large data sets in real-time requires a platform like Hadoop to store large data sets across a distributed clusters and MapReduce to coordinate, combine and process data from multiple sources.
Analisis data yang besar sering dikaitkan dengan komputasi awan karena analisis data set besar dalam real-time membutuhkan platform seperti Hadoop untuk menyimpan kumpulan Big Data di cluster yang di distribusikan dan MapReduce untuk mengkoordinasikan, menggabungkan dan mengolah data dari berbagai sumber.

Where once big data processing was practically synonymous with MapReduce, you are now seeing frameworks like Spark, Storm, Giraph, and others providing alternatives that allow you to select the approach that is right for the analytic problem.”.
Dimana pengolahan data sekali besar itu praktis identik dengan MapReduce," katanya dalam sebuah email," Anda sekarang melihat kerangka seperti Spark, Storm, Giraph, dan lain-lain menyediakan alternatif yang memungkinkan Anda untuk memilih pendekatan yang tepat untuk masalah analitik.".

Big data analytics is often associated with cloud computing because the analysis of large data sets in real-time requires a platform like Hadoop to store large data sets across a distributed cluster and MapReduce to coordinate, combine and process data from multiple sources.
Analisis big data sering dikaitkan dengan komputasi cloud karena analisis data yang besar diatur secara real-time membutuhkan platform seperti Hadoop untuk menyimpan kumpulan data besar di cluster didistribusikan dan MapReduce untuk mengkoordinasikan, menggabungkan dan mengolah data dari berbagai sumber.

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.
Topik spesifik yang dibahas meliputi algoritma MapReduce, pola desain algoritma MapReduce, HDFS, arsitektur cluster Hadoop, BENANG, menghitung frekuensi relatif, pengurutan sekunder, perayapan web, indeks terbalik dan kompresi indeks, algoritma Spark dan Scala.

Thanks to technological advances in computer hardware-faster CPUs, cheaper memory, and MPP architectures-and new technologies such as Hadoop, MapReduce, and in-database and text analytics for processing big data, it is now feasible to collect, analyze, and mine massive amounts of structured and unstructured data for new insights.
Berkat kemajuan teknologi di perangkat keras komputer-Cpu lebih cepat, memori yang lebih murah, dan MPP arsitektur dan teknologi baru seperti Hadoop, MapReduce, dan di-database dan teks analytics untuk pengolahan data yang besar, sekarang layak untuk mengumpulkan, menganalisis, dan tambang dalam jumlah besar yang terstruktur dan yang tidak terstruktur data untuk wawasan baru.

Originally developed by Google, the MapReduce website describe it as“a programming model and software framework for writing applications that rapidly process vast amounts of data in parallel on large clusters of compute nodes.”.
Konsultan digital terbaik2 MapReduce Aplikasi Pemroses Data Awalnya dikembangkan oleh Google, website MapReduce menggambarkannya sebagai model pemrograman dan kerangka kerja perangkat lunak untuk menulis aplikasi yang cepat dalam memproses data dalam jumlah besar secara paralel pada kelompok besar dari node komputasi.