Analyse der Funktionen von Java und Map Reduce auf Hadoop [German]

By Livjit Kaur and Gurinder Pal Singh Gosal

Hadoop, die Open-Source- und Java-basierte Implementierung des Map/Reduce-Frameworks der Apache Software Foundation, ist ein verteiltes Computing-Framework, das f r datenintensive verteilte Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet Tools f r die Verarbeitung gro er Datenmengen mithilfe des Map/Reduce-Frameworks und implementiert dar ber hinaus ein verteiltes Dateisystem, das dem Dateisystem von Google hnelt. Es kann verwendet werden, um gro e Datenmengen parallel auf gro en Clustern auf zuverl ssige und fehlertolerante Weise zu verarbeiten. Java wird seit langem von vielen Programmierern f r 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 Ausf hrungszeit 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 gro ist. Wenn wir jedoch einen einzelnen Node und eine kleine Datenmenge haben, kann sogar Java eine bessere Leistung erzielen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6209479960
• ISBN13: 9786209479960
• Release Date: February 2026
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 52 Pages
• Weight: 0.18 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"