
>
681.3
Глибовец, А. Н.Эффективность применения языков программирования в фреймворке Apache Hadoop с использованием MapReduce / А. Н. Глибовец, Я. О. Дмитрук //
Глибовец, А. Н.
УСиМ: Управляющие системы и машины : междунар. науч. журн. - 2016. - N5. - С. 84-92. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0130-5395.
(Шифр в БД У481695/2016/5)
Ключові слова: bigdata -- mapreduce -- apace hadoop -- spark -- java -- pyton -- scala --
Анотація:
Исследована эффективность использования различных языков для фреймворка Apache Hadoop с целью обработки больших коллекций данных на базе модели MapReduce. Акцент сделан на анализе скорости выполнения программ в Hadoop-кластере. Проведено сравнение различных проектов по экосистеме Hadoop для распределенных вычислений. Описанные эксперименты подтвердили преимущество использования Apache Spark. Установлено, что преимущество в скорости MapReduce-программ, написанных на Java- или другом JVM-языке, существенны.
Досліджено ефективність використання різних мов для фреймворку Apache Hadoop з метою обробки великих колекцій даних на базі моделі MapReduce. Акцент зроблено на аналізі швидкості виконання програм в Hadoop-кластері. Проведено порівняння різних проектів по екосистемі Hadoop для розподілених обчислень. Описано експерименти які підтвердили перевагу використання Apache Spark. Встановлено, що перевага в швидкості MapReduce-програм, написаних на Java- або іншому JVM-мові, істотні.
Додаткові точки доступу:
Дмитрук, Я. О.
(Шифр в БД У481695/2016/5)
УДК | |
681.3 | |
658.56 |
Ключові слова: bigdata -- mapreduce -- apace hadoop -- spark -- java -- pyton -- scala --
Анотація:
Исследована эффективность использования различных языков для фреймворка Apache Hadoop с целью обработки больших коллекций данных на базе модели MapReduce. Акцент сделан на анализе скорости выполнения программ в Hadoop-кластере. Проведено сравнение различных проектов по экосистеме Hadoop для распределенных вычислений. Описанные эксперименты подтвердили преимущество использования Apache Spark. Установлено, что преимущество в скорости MapReduce-программ, написанных на Java- или другом JVM-языке, существенны.
Досліджено ефективність використання різних мов для фреймворку Apache Hadoop з метою обробки великих колекцій даних на базі моделі MapReduce. Акцент зроблено на аналізі швидкості виконання програм в Hadoop-кластері. Проведено порівняння різних проектів по екосистемі Hadoop для розподілених обчислень. Описано експерименти які підтвердили перевагу використання Apache Spark. Встановлено, що перевага в швидкості MapReduce-програм, написаних на Java- або іншому JVM-мові, істотні.
Додаткові точки доступу:
Дмитрук, Я. О.
Кількість примірників на окремих абонементах
# | Відділ | Всього примірників | Вільних примірників |
---|
Інвентарні номери примірників на окремих абонементах
# | Відділ | інвентарні номери |
---|
# | Факультет | Спеціальність | Дисципліна | Семестр |
---|
# | Посилання | Кількість завантажень / переходів |
---|