Examples of using Mapreduce in Portuguese and their translations into English
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Ecclesiastic
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Computer
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Official/political
Computação e modelos de dados intensivos, MapReduce.
MapReduce- uma estrutura paralela de processamento.
A parte congelada do framework MapReduce é uma grande espécie distribuída.
É muito mais fácil encontrar programadores com habilidades em SQL do que em MapReduce.
A maior vantagem do Spark,em comparação ao MapReduce do Hadoop, é a sua velocidade.
Bancos de dados de grande escala, incluindo SQL e NoSQL; Projeto de algoritmo MapReduce.
Mapreduce vem sendo utilizado amplamente na área de processamento de dados e data warehouse.
A classificação é feita automaticamente durante a etapa de Shuffle& Merge do MapReduce.
Outras características são a semântica ACID com consistência eventual, MapReduce, replicação incremental e tolerância a falhas.
Os resultados mostram a viabilidade de usar a arquitetura proposta para executar o mapreduce.
A computação em nuvem juntamente com o modelo de programação mapreduce, através do arcabouço hadoop, têm sido utilizados para o processamento desses dados.
Nesses sistemas, desenvolvedores podem processar consultas baseadas em sql utilizando a escalabilidade do mapreduce.
Chukwa se construi sob o sistema de arquivos distribuído(HDFS) e o marco MapReduce e herda a escalabilidade e robustez de Hadoop.
 Pode ser difícil encontrar programadores iniciantes que tenham habilidades suficientes em Java para serem produtivos com MapReduce.
Este curso cobre o processamento de dados distribuídos com o Hadoop e o MapReduce, além do uso do Condor para computação distribuída.
Mapreduce é um framework para processamento de grandes volumes de dados; e hadoop é a sua implementação de código aberto mais conhecida e utilizada.
Atualmente, o hadoop é a implementação como software livre de mapreduce mais largamente adotada.
Ela fornece uma maneira de executar extraçÃμes de dados, transformaçÃμes e carregamento, além de análises básica,sem precisar escrever programas MapReduce.
Opera praticamente em qualquer lugar, incluindo Amazon Web Services,Elastic MapReduce e Microsoft Azure HDInsight.
A implementação mapreduce open-source mais popular é o framework hadoop, que auxilia milhares de empresas no processamento deste enorme volume de dados.
Visando melhoria de performance,simplicidade e escalabilidade no processamento de dados amplos, o google propôs o padrão paralelo mapreduce.
A a aplicar-se combinam dividida estratégia é semelhante à estrutura MapReduce desenvolvido pelo Google Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008.
É um banco de dados não-relacional(NoSQL) que usa JSON para armazenar os dados, JavaScript comosua linguagem de consulta usando o MapReduce, e HTTP como API.
Um dos principais desafios no estudo de escalabilidade de aplicações mapreduce é o grande número de parâmetros de configuração da aplicação e do ambiente hadoop.
Este exemplo de código usa enlaces C++ libpmemobj para demonstrar como implementar a tolerância a falhas em uma versão PMEM do famoso algoritmo MapReduce.
Pig Uma plataforma para manipular dados armazenados em HDFS que inclui um compilador para programas MapReduce e uma linguagem de alto nível chamada Pig Latin.
O Amazon Elastic MapReduce(EMR) é baseado no Hadoop e oferece uma tecnologia comprovada para armazenar arquivos e processar dados de maneira altamente distribuída.
O projeto de ignição tem uma forte tração nos últimos anos,aproveitando o processamento em lote Hadoop MapReduce em uma abstração mais interativa e confortável.
Mapreduce é um modelo de programação e um framework para a execução de aplicações que manipulam grandes volumes de dados em máquinas compostas por milhares de processadores ou núcleos.
Esta dissertação introduz partition reduce(pr), uma abordagem de particionamento de tarefas baseado no algoritmo mapreduce segmentando o mpsocs baseados em nocs homogêneas.
