Analyse der Funktionen von Java und Map Reduce auf Hadoop

Gurinder Pal Singh Gosal (u. a.)

ISBN 10: 6209479960 ISBN 13: 9786209479960

Published by Verlag Unser Wissen, 2026

Language: German

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Analyse der Funktionen von Java und Map Reduce auf Hadoop

Publisher

Verlag Unser Wissen

Publication Date

2026

Language

German

ISBN 10

6209479960

ISBN 13

9786209479960

Binding

Taschenbuch

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Neu

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Synopsis

Hadoop, die Open-Source- und Java-basierte Implementierung des Map/Reduce-Frameworks der Apache Software Foundation, ist ein verteiltes Computing-Framework, das f�r datenintensive verteilte Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet Tools f�r die Verarbeitung gro�er Datenmengen mithilfe des Map/Reduce-Frameworks und implementiert dar�ber hinaus ein verteiltes Dateisystem, das dem Dateisystem von Google �hnelt. Es kann verwendet werden, um gro�e Datenmengen parallel auf gro�en Clustern auf zuverl�ssige und fehlertolerante Weise zu verarbeiten. Java wird seit langem von vielen Programmierern f�r die Datenverarbeitung verwendet. In diesem Buch haben wir die Leistung von Hadoop mit Java, Hadoop mit Hadoop Optimize und Hadoop Optimize mit Java anhand verschiedener Leistungskriterien wie Verarbeitung (CPU-Auslastung), Speicher und Effizienz bei der Datenverarbeitung verglichen und analysiert. Unsere Versuchsergebnisse zeigen eine Verbesserung der Ausf�hrungszeit bei Verwendung des optimierten Map/Reduce-Algorithmus. Beim Vergleich von Hadoop und Java ist Hadoop besser, wenn wir einen Multi-Node-Cluster haben und die Datenmenge gro� ist. Wenn wir jedoch einen einzelnen Node und eine kleine Datenmenge haben, kann sogar Java eine bessere Leistung erzielen.

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