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J-GLOBAL ID：201802225815630589   整理番号：18A1028005

HDFSメモリ使用分析【JST・京大機械翻訳】

HDFS memory usage analysis

著者 (2件)： Rao B Purnachandra (Dept of Computer Science & Engg, ANU College of Engg & Technology, Guntur, India) ,  Rao N. Nagamalleswara (Dept of Information Technology, R.V.R. & J.C. College of Engg& Technology, Guntur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICI  ページ： 1041-1046  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン活動の高い利用のために,発生している多くのデータがある。このデータを扱うためには,データを効果的に処理できる効率的なシステムが必要である。一つのシステムはHadoop分散ファイルシステムである。HDFsは多数のノードから構成され,一つはそれらの間のマスタであり,他の全てはスレーブブノードである。マスターノードはNameNodeと呼ばれ,スレーブブノードはデータノードと呼ばれる。システムはログファイルにおける活動を記録する。どのトランザクションがフロントエンドで起こるかどうかは,バックエンドで記録されるであろう。このデータを獲得し,故障状態におけるシステム挙動を見出すために解析した。大規模トランザクションのためのシステムを用いているので,メモリ利用のようなHDFSにおける資源の利用に関するアイデアを持つ必要がある。分析装置は,各サービスに対して,操作システムと他の装置の状態を別々に得ることができる。そして,著者らは,1つの分析器を持つ必要があり,その状態を収集する必要がある。本論文では,オペレーティングシステム,メモリおよび他の設置サービスからの計量を収集するための分析器またはシッパを提示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障 ,  分析機器 ,  *記憶装置 ,  オペレーティングシステム
準シソーラス用語： オンライン ,  Hadoop分散ファイルシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (2件)： HDFS ,  分析