MPI, albatta , Hadoop- dan o'zib ketadi , lekin HPC va katta ma'lumotlarni, jumladan Spark va HARPni birlashtirgan boshqa texnologiyalarning gibrid yondashuvi yordamida kuchaytirilishi mumkin. Dr. Jefri Foks, Indiana universiteti. ( http://arxiv.org/pdf/1403.1528.pdf )
Xulosa - Hadoop (HDFS, MapReduce )
- Katta ma'lumotlarni qayta ishlash uchun oson echimni taqdim etadi
- Tarqalgan tizimni dasturlashda paradigma o'zgarishini keltirib chiqaradi
- Uchqun
- Xotirada hisoblash uchun MapReduce kengaytirilgan
- oqimli, interaktiv, iterativ va mashinani o'rganish vazifalari uchun
- Dunyoni o'zgartirish
- Ma'lumotlarni qayta ishlashni arzonroq va samaraliroq va kengaytiriladigan qildi
- Boshqa ko'plab vositalar va dasturlarning asosidir
Zaxira MapReduce va boshqalar. Katta miqyosdagi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun Spark - MapReduce va Spark keng miqyosli ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ikkita mashhur ochiq manbali klasterli hisoblash tizimidir.
- Ushbu ramkalar oddiy dasturlash API-ni foydalanuvchilarga ochib berish orqali vazifalar parallelligi va nosozliklarga chidamlilikning murakkabligini yashiradi.
Vazifalar
|
So'zlar soni
|
saralash
|
K- degani
|
Sahifa reytingi
|
MapReduce
| | | | |
Uchqun
| | | | |
Do'stlaringiz bilan baham: |
