About: MapReduce     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:WikicatProgrammingConstructs, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FMapReduce

MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating big data sets with a parallel, distributed algorithm on a cluster. A MapReduce program is composed of a map procedure, which performs filtering and sorting (such as sorting students by first name into queues, one queue for each name), and a reduce method, which performs a summary operation (such as counting the number of students in each queue, yielding name frequencies). The "MapReduce System" (also called "infrastructure" or "framework") orchestrates the processing by marshalling the distributed servers, running the various tasks in parallel, managing all communications and data transfers between the various parts of the system, and providing for redundancy and fault tolerance.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • نموذج الهيكلة والتجميع (ar)
  • MapReduce (ca)
  • MapReduce (cs)
  • MapReduce (de)
  • MapReduce (es)
  • MapReduce (eu)
  • MapReduce (fr)
  • MapReduce (it)
  • MapReduce (en)
  • 맵리듀스 (ko)
  • MapReduce (ja)
  • MapReduce (nl)
  • MapReduce (pl)
  • MapReduce (pt)
  • MapReduce (ru)
  • MapReduce (uk)
  • MapReduce (zh)
rdfs:comment
  • MapReduce (někdy též Map/Reduce nebo MapRed) je programovací model pro zpracování velkých množin dat pomocí paralelního zpracování, a současně knihovna v jazyce C++, která jej implementuje. (cs)
  • MapReduce programazio-eredu bat da, eta hari lotutako inplementazioa, datu kopuru handiekin lan egin ahal izateko. Erabiltzailearekiko gardena den, paralelizazio automatikoa erabiltzen du. Gainera, lanaren banaketa dinamikoa egiten du, makinen hutsegiteei aurre egiten die eta makina arteko komunikazioa jorratzen ditu, besteak beste. Google-ren MapReduce inplementazioa cluster handiekin eta datu kopuru handiekin lan egiteko pentsatuta dago. (eu)
  • MapReduce(マップリデュース)は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。 (ja)
  • MapReduce è un framework software brevettato e introdotto da Google per supportare la computazione distribuita su grandi quantità di dati in cluster di computer. Il framework è ispirato alle funzioni map e reduce usate nella programmazione funzionale, sebbene il loro scopo nel framework MapReduce non sia lo stesso che nella forma originale.Le librerie MapReduce sono scritte in C++, C#, Erlang, Java, OCaml, Perl, Python, Ruby, F# e altri linguaggi di programmazione. (it)
  • 맵리듀스(MapReduce)는 구글에서 대용량 데이터 처리를 분산 병렬 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004년 발표한 소프트웨어 프레임워크다. 이 프레임워크는 페타바이트 이상의 대용량 데이터를 신뢰도가 낮은 컴퓨터로 구성된 클러스터 환경에서 병렬 처리를 지원하기 위해서 개발되었다. 이 프레임워크는 함수형 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 Map과 Reduce라는 함수 기반으로 주로 구성된다. 현재 맵리듀스는 자바와 C++, 그리고 기타 언어에서 적용이 가능하도록 작성되었다. 대표적으로 아파치 하둡에서 오픈 소스 소프트웨어로 적용되었다. (ko)
  • MapReduce — модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений над очень большими, вплоть до нескольких петабайт, наборами данных в компьютерных кластерах. (ru)
  • MapReduce é um modelo de programação desenhado para processar grandes volumes de dados em paralelo, dividindo o trabalho em um conjunto de tarefas independentes. Programas MapReduce são escritos em um determinado estilo influenciado por construções de programação funcionais, especificamente expressões idiomáticas para listas de processamento de dados. Este módulo explica a natureza do presente modelo de programação e como ela pode ser usada para escrever programas que são executados no ambiente Hadoop. (pt)
  • MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(归约)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借鉴的,还有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个“Map”(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的“Reduce”(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 (zh)
  • نموذج الهيكلة والتجميع (بالإنجليزية: نموذج الهيكلة والتجميع) هو نموذج برمجي، طورته شركة جوجل لإجراء عمليات حسابية بشكل متزامن على كمية كبيرة جداً من البيانات (عدة بيتابايت), وتتم هذه العمليات على عدة حواسيب تسمى بالعناقيد الحاسوبية.كما يطلق اسم MapReduce على اسم المكتبة البرمجية لهذا النموذج وليس فقط على النموذج نفسه.باستخدام طريقة الهيكلة والتجميع سيتم معالجة البيانات على ثلاثة مراحل (التجزئة، الخلط، التجميع) وبالانجليزية على التوالي(Map, shuttle ,reduce), اثنتان منهم تتم من قِبَل المستخدم وهما التجزئة والتجميع.-- وبالتالي يمكن إجراء العمليات الحسابية على عدة حواسيب وفي الوقت نفسه، أي بشكل متواز. تكمن أهمية هذه التقنية في الدور الذي تلعبه في توزيع العمليات على عدة حساب وإجرائها بشكل متزامن، ومن ثم جمع النتائج في المرحلة الثانية (الخلط). بصورة أوضح يمكننا القول أننا نقسم المشكلة الكبيرة إل (ar)
  • MapReduce és un model de programació i d'implementació per a processar i generar jocs de dades grans, amb un algorisme paral·lel i distribuït, en un clúster. Un programa MapReduce es compon d'un procediment Map que efectua el filtrat i ordenat (per exemple ordenar estudiants pel primer cognom en cues, amb una cua per cognom) i un procediment Reduce, que fa l'operació d'agregació (com, per exemple, comptar el nombre d'estudiants a cada cua, obtenint-ne la freqüència dels cognoms). El "Sistema MapReduce" (també conegut com a infraestructura o framework) orquestra el procés serialitzant (marshalling en anglès) els servidors distribuïts, executant diverses tasques en paral·lel, gestionant les comunicacions de transferència de dades entre les diverses parts del sistema i proporcionant redu (ca)
  • MapReduce ist ein vom Unternehmen Google Inc. eingeführtes Programmiermodell für nebenläufige Berechnungen über (mehrere Petabyte) große Datenmengen auf Computerclustern. MapReduce ist auch der Name einer Implementierung des Programmiermodells in Form einer Software-Bibliothek.Beim MapReduce-Verfahren werden die Daten in drei Phasen verarbeitet (Map, Shuffle, Reduce), von denen zwei durch den Anwender spezifiziert werden (Map und Reduce). Dadurch lassen sich Berechnungen parallelisieren und auf mehrere Rechner verteilen. Bei sehr großen Datenmengen ist die Parallelisierung unter Umständen schon deshalb erforderlich, weil die Datenmengen für einen einzelnen Prozess (und das ausführende Rechnersystem) zu groß sind. (de)
  • MapReduce es un modelo de programación para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en grupos de computadoras y al . El nombre del framework está inspirado en los nombres de dos importantes métodos, macros o funciones en programación funcional: y . MapReduce ha sido adoptado mundialmente, ya que existe una implementación OpenSource denominada Hadoop. Su desarrollo fue liderado inicialmente por Yahoo y actualmente lo realiza el proyecto Apache. Desde la década de los años 2010 existen diversas iniciativas similares a Hadoop tanto en la industria como en el ámbito académico. Se han escrito implementaciones de bibliotecas de MapReduce en diversos lenguajes de programación como C++, Java y Python. (es)
  • MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating big data sets with a parallel, distributed algorithm on a cluster. A MapReduce program is composed of a map procedure, which performs filtering and sorting (such as sorting students by first name into queues, one queue for each name), and a reduce method, which performs a summary operation (such as counting the number of students in each queue, yielding name frequencies). The "MapReduce System" (also called "infrastructure" or "framework") orchestrates the processing by marshalling the distributed servers, running the various tasks in parallel, managing all communications and data transfers between the various parts of the system, and providing for redundancy and fault tolerance. (en)
  • MapReduce est un patron de conception de développement informatique, inventé par Google, dans lequel sont effectués des calculs parallèles, et souvent distribués, de données potentiellement très volumineuses, typiquement supérieures en taille à un téraoctet. Les termes « map » et « reduce », et les concepts sous-jacents, sont empruntés aux langages de programmation fonctionnelle utilisés pour leur construction (map et réduction de la programmation fonctionnelle et des langages de programmation tableau). (fr)
  • MapReduce is een door Google LLC geïntroduceerd framework voor het in korte tijd uitvoeren van berekeningen over zeer grote hoeveelheden data van vaak meerdere petabytes. MapReduce wordt door Google onder andere gebruikt voor het indiceren van grote hoeveelheden documenten voor zijn zoekmachine en het analyseren van bezoekersaantallen en bezoekersgedrag van websites (Google Analytics). Apache Hadoop is een op MapReduce geïnspireerd opensource Java-framework voor de bouw van data-intensieve gedistribueerde applicaties. (nl)
  • MapReduce – platforma do przetwarzania równoległego dużych zbiorów danych w klastrach komputerów stworzona przez firmę Google. Nazwa była zainspirowana funkcjami „(ang.)” i „reduce” z programowania funkcyjnego. Część platformy została opatentowana w USA. Operacje realizowane są podczas dwóch kroków: Główną zaletą MapReduce jest umożliwienie łatwego rozproszenia operacji. Zakładając, że każda z operacji „map” jest niezależna od pozostałych, może być ona realizowana na osobnym serwerze. (pl)
  • MapReduce (читається «МепРід'юс») — це програмна модель та програмний каркас, що її реалізує, розроблені компанією Google для проведення розподіленої паралельної обробки великих масивів даних з використанням кластерів звичайних недорогих комп'ютерів. Програма MapReduce складається із функції Map, яка обробляє пари ключ/значення і генерує набір проміжних пар ключ/значення, і функції Reduce, яка зводить докупи всі проміжні значення пов'язані з одним і тим же проміжним ключем (uk)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (61 GB total memory, 51 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software