Voorbeelden van het gebruik van Mapreduce in het Spaans en hun vertalingen in het Nederlands
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Buceo profundo en Mapreduce.
MapReduce ha sido adoptado mundialmente, ya que existe una implementación OpenSource denominada Hadoop.
Tenga en cuenta que Weka aún no soporta Spark; solo MapReduce.
Llegados a este punto la llamada MapReduce retorna el control al código de un usuario.
MapReduce se emplea en la resolución práctica de algunos algoritmos susceptibles de ser paralelizados.
Extraiga, transforme y cargue sus clústeres de macrodatos a petición con Hadoop MapReduce y Apache Spark.
Y con transformaciones para MapReduce, Pig y Hive, puede manejar los Big Data donde éstos residen.
Este curso presentará un desarrollador a varios componentes(HDFS, MapReduce, Pig, Hive y HBase) Hadoop ecosistema.
El mecanismo de MapReduce es tolerante a fallos cuando uno de los workers se ve sometido a un fallo.
Pensamos que el 50%[de las aplicaciones analíticas]tendrán incorporadas algún tipo de motor de big data como Hadoop o MapReduce.
Spark se basa en Hadoop MapReduce, y extiende el modelo MapReduce para realizar múltiples cálculos.
El whitepaper(documento técnico)de Plasma también presenta una aplicación interesante de las así llamadas MapReduce computations.
Este ejemplo de MapReduce es un proceso para contar las apariciones de cada palabra en un conjunto de documentos:.
H2O puede interactuar de manera independiente con tiendas HDFS, sobre YARN, en MapReduce, o directamente en una instancia de Amazon EC2.
En MapReduce, cualquier agregación local de los resultados intermedios causa una mejora real de la eficiencia global.
Estos R ficheros pueden ser la entrada de otro MapReduce o puede ser procesado por cualquier otro programa que necesite estos datos.
Como MapReduce se ha diseñado para procesos en los que se encuentran involucrados grandes tamaños de datos mediante el empleo de cientos o miles de ordenadores.
Así que en lugar de trasladar los datos al software, MapReduce traslada el software de procesamiento a los datos.
No obstante, MapReduce no es la solución a cualquier problema, igual que cualquier problema no puede ser resuelto eficientemente por MapReduce.
Ayudó a diseñar e implementar algunos de los sistemas distribuidos más grandes de Google,incluyendo MapReduce, BigTable, Spanner y Google File System.
Los componentes de Core Apache Hadoop(HDFS, MapReduce y YARN) y Apache Zookeeper se actualizarán anualmente y se alinearán con el consorcio ODPi.
Su sistema de archivos HDFS es escalable y puede repartirse entre un gran número de nodosi1 para ofrecer el mejor rendimiento en las operaciones de MapReduce.
No obstante MapReduce no es la solución para cualquier problema, de la misma forma que cualquier problema no puede ser resuelto eficientemente por MapReduce.
Pero en vez de dar el paso convencional de trasladardatos a través de una red para ser procesados por software, MapReduce emplea un enfoque más astuto hecho a la medida de los grupos de Big Data.
En la descripción de los ejemplos de uso de MapReduce sólo es necesario describir en detalle como se implementan las operaciones de map() y de reduce() en cada caso.
Debido a que tiene la capacidad para almacenar en caché los resultados intermedios en la memoria de clúster y programar DAGs de cálculos, losprogramas Spark pueden ejecutar hasta 100 veces más rápido que los trabajos Hadoop MapReduce equivalentes.
En la década de 2000,las innovaciones en la búsqueda en la web permitieron el desarrollo de MapReduce, Apache Hadoop y Apache Cassandra para ayudar a descubrir, preparar y presentar información.
La tecnología de código abierto está llamando cada vez más la atención de tecnologías como Hadoop, MapReduce y NoSQL, llevándose el crédito por ayudar a gigantes basados en web-como Google y Facebook- en la rotación de sus depósitos de big data.