What is the translation of " MAPREDUCE " in Vietnamese?

• mapreduce
• giới thiệu mapreduce

Examples of using Mapreduce in English and their translations into Vietnamese

Deep Dive in Mapreduce.
Lặn sâu ở Mapreduce.

To process the data, MapReduce transfers packaged code for nodes to process in parallel based on the data each node needs to process.
Để xử lý số liệu, Hadoop MapReduce chuyển mã lệnh được đóng gói đến các nút để xử lý song song, dựa trên dữ liệu mỗi nút cần xử lý.

Programming with MapReduce.
Tham gia với MapReduce.

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.
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.

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

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

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.
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.

In 2004, Google releases paper with MapReduce.
Năm 2004, Google lại công bố bài báo giới thiệu MapReduce.

Spark is generally a lot faster than MapReduce because of the way it processes data.
Spark nói chung là nhanh, nhẹ hơn so với Hadoop bởi vì cách mà nó xử lý data.

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.
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.

Again Google, in 2004, published'MapReduce' research paper.
Năm 2004, Google lại công bố bài báo giới thiệu MapReduce.

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.
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.

In 2004, Google published a paper on a process called MapReduce that used such an architecture.
Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến trúc tương tự.

Apache CouchDB uses JSON to store data with documents, it uses JavaScript as its query language using MapReduce, and it uses RESTful HTTP for its API.
Apache CouchDB sử dụng JSON để lưu trữ dữ liệu với các tài liệu, nó sử dụng JavaScript làm ngôn ngữ truy vấn bằng MapReduce và nó sử dụng RESTful HTTP cho API của nó.

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.".
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.".

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).
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).

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.
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.

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).
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).

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.
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.

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.
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.

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).
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).

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.
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.

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.
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.

In 2004, Google published a paper on a process called MapReduce that uses a similar architecture.
Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến trúc tương tự.

In 2004 Google published a paper about a process called MapReduce that offers a parallel processing model.
Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến trúc tương tự.

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.
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.

But this is quickly changing as enterprises begin to adopt highly distributed processing techniques, most notably MapReduce, a programming framework that has enabled Google, Yahoo, Facebook, MySpace, and others to process their vast data sets.
Nhưng điều này đang thay đổi khi có các kỹ thuật xử lý phân tán, đáng kể nhất là MapReduce- nền tảng lập trình cho phép Google, Yahoo, Facebook, MySpace và các hãng khác xử lý khối dữ liệu đồ sộ của họ.

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.
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.