Inhaltsangabe
Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na j¿zyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obs¿ugi aplikacji rozproszonych przetwarzaj¿cych du¿e ilo¿ci danych. Zapewnia narz¿dzia do przetwarzania ogromnych ilo¿ci danych przy u¿yciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plików podobny do systemu plików Google. Mo¿e by¿ u¿ywany do przetwarzania ogromnych ilo¿ci danych równolegle na du¿ych klastrach w sposób niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest u¿ywana przez wielu programistów do przetwarzania danych. W tej ksi¿¿ce porównali¿my i przeanalizowali¿my wydajno¿¿ Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod k¿tem ró¿nych kryteriów wydajno¿ci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywno¿¿ podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentów pokazuj¿ popraw¿ czasu wykonania przy u¿yciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porównuj¿c Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielow¿z¿owy i du¿y rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy w¿ze¿ i mäy rozmiar danych, nawet Java mo¿e dziää lepiej.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Prof. Gurinder Pal Singh Gosal ist Fakultätsmitglied am Fachbereich Informatik der Punjabi University in Patiala. Er war außerdem Forschungswissenschaftler und GRA an der University of Georgia in Athens, USA. Frau Livjit Kaur war Forschungsstudentin am Fachbereich Informatik der Punjabi University in Patiala und arbeitet derzeit an der Panjab University in Chandigarh.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Suchergebnisse für Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop: DE
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Print-on-DemandAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers L0-9786209462825
Neu kaufen
EUR 47,51
Versand gratis
Versand innerhalb von USA
Versand innerhalb von USA
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Polish Edition)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers I-9786209462825
Neu kaufen
EUR 49,71
Versand gratis
Versand innerhalb von USA
Versand innerhalb von USA
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Print-on-DemandAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers L0-9786209462825
Neu kaufen
EUR 46,91
EUR 3,81 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Paperback)
Print-on-DemandAnbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: new. Paperback. Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na jezyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obslugi aplikacji rozproszonych przetwarzajacych duze ilosci danych. Zapewnia narzedzia do przetwarzania ogromnych ilosci danych przy uzyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plikow podobny do systemu plikow Google. Moze byc uzywany do przetwarzania ogromnych ilosci danych rownolegle na duzych klastrach w sposob niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest uzywana przez wielu programistow do przetwarzania danych. W tej ksiazce porownalismy i przeanalizowalismy wydajnosc Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod katem roznych kryteriow wydajnosci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywnosc podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentow pokazuja poprawe czasu wykonania przy uzyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porownujac Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowezlowy i duzy rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy wezel i maly rozmiar danych, nawet Java moze dzialac lepiej. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209462825
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Verlag:
Wydawnictwo Nasza Wiedza Feb 2026, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
Neu
Taschenbuch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Polnisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209462825
Neu kaufen
EUR 43,90
EUR 23,00 Versand
Versand von Deutschland nach USA
Versand von Deutschland nach USA
Anzahl: 2 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 26405882606
Neu kaufen
EUR 85,34
EUR 3,44 Versand
Versand innerhalb von USA
Versand innerhalb von USA
Anzahl: 4 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Paperback)
Print-on-DemandAnbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: new. Paperback. Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na jezyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obslugi aplikacji rozproszonych przetwarzajacych duze ilosci danych. Zapewnia narzedzia do przetwarzania ogromnych ilosci danych przy uzyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plikow podobny do systemu plikow Google. Moze byc uzywany do przetwarzania ogromnych ilosci danych rownolegle na duzych klastrach w sposob niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest uzywana przez wielu programistow do przetwarzania danych. W tej ksiazce porownalismy i przeanalizowalismy wydajnosc Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod katem roznych kryteriow wydajnosci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywnosc podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentow pokazuja poprawe czasu wykonania przy uzyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porownujac Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowezlowy i duzy rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy wezel i maly rozmiar danych, nawet Java moze dzialac lepiej. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209462825
Neu kaufen
EUR 58,02
EUR 31,89 Versand
Versand von Australien nach USA
Versand von Australien nach USA
Anzahl: 1 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Print-on-DemandAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. Print on Demand. Bestandsnummer des Verkäufers 407304497
Neu kaufen
EUR 86,67
EUR 7,53 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Anzahl: 4 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Paperback)
Print-on-DemandAnbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: new. Paperback. Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na jezyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obslugi aplikacji rozproszonych przetwarzajacych duze ilosci danych. Zapewnia narzedzia do przetwarzania ogromnych ilosci danych przy uzyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plikow podobny do systemu plikow Google. Moze byc uzywany do przetwarzania ogromnych ilosci danych rownolegle na duzych klastrach w sposob niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest uzywana przez wielu programistow do przetwarzania danych. W tej ksiazce porownalismy i przeanalizowalismy wydajnosc Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod katem roznych kryteriow wydajnosci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywnosc podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentow pokazuja poprawe czasu wykonania przy uzyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porownujac Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowezlowy i duzy rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy wezel i maly rozmiar danych, nawet Java moze dzialac lepiej. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209462825
Neu kaufen
EUR 51,33
EUR 42,89 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Versand von Vereinigtes Königreich nach USA
Anzahl: 1 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Print-on-DemandAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. PRINT ON DEMAND. Bestandsnummer des Verkäufers 18405882596
Neu kaufen
EUR 86,78
EUR 9,95 Versand
Versand von Deutschland nach USA
Versand von Deutschland nach USA
Anzahl: 4 verfügbar