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Análisis de las características de Java y Map Reduce en Hadoop

By Gosal, Gurinder Pal Singh

Análisis de las características de Java y Map Reduce en Hadoop

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Description
Hadoop, la implementación de código abierto y basada en Java del marco Map/Reduce de la Apache Software Foundation, es un marco de computación distribuida diseñado para aplicaciones distribuidas con un uso intensivo de datos. Proporciona las herramientas para procesar grandes cantidades de datos utilizando el marco Map/Reduce y, además, implementa un sistema de archivos distribuido similar al sistema de archivos de Google. Se puede utilizar para procesar grandes cantidades de datos en paralelo en grandes clústeres de forma fiable y tolerante a fallos. Durante mucho tiempo, muchos programadores han utilizado Java para procesar datos. En este libro hemos comparado y analizado el rendimiento de Hadoop con Java, Hadoop con Hadoop Optimize y Hadoop Optimize con Java en términos de diferentes criterios de rendimiento, como el procesamiento (utilización de la CPU), el almacenamiento y la eficiencia al procesar datos. Los resultados de nuestros experimentos muestran una mejora en el tiempo de ejecución cuando se utiliza el algoritmo Map/Reduce optimizado. Al comparar Hadoop y Java, Hadoop es mejor cuando tenemos un clúster de múltiples nodos y el tamaño de los datos es grande. Sin embargo, cuando tenemos un solo nodo y un tamaño de datos pequeño, incluso Java puede funcionar mejor.
Product details
Binding:
Paperback
Number of Pages:
52
Release Date:
2026-02-19
Publication Date:
2026-02-19
Publisher:
Ediciones Nuestro Conocimiento
Languages:
Original: Spanish
ISBN10:
6209511597
ISBN13:
9786209511592
GPSR Manufacturer Reference:
[email protected]
Weight:
96 g
Height:
150 cm
Width:
220 cm
Thickness:
4 cm
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