Analyse der Funktionen von Java und Map Reduce auf Hadoop (Paperback)

Paperback. Hadoop, die Open-Source- und Java-basierte Implementierung des Map/Reduce-Frameworks der Apache Software Foundation, ist ein verteiltes Computing-Framework, das fuer datenintensive verteilte Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet Tools fuer die Verarbeitung grosser Datenmengen mithilfe des Map/Reduce-Frameworks und implementiert darueber hinaus ein verteiltes Dateisystem, das dem Dateisystem von Google aehnelt. Es kann verwendet werden, um grosse Datenmengen parallel auf grossen Clustern auf zuverlaessige und fehlertolerante Weise zu verarbeiten. Java wird seit langem von vielen Programmierern fuer 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 Ausfuehrungszeit 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 gross ist. Wenn wir jedoch einen einzelnen Node und eine kleine Datenmenge haben, kann sogar Java eine bessere Leistung erzielen. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…