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J-GLOBAL ID：201802267749741255   整理番号：18A0446410

MapReduceにおけるアクセス効率的ランダムデータ【Powered by NICT】

Efficient random data accessing in MapReduce

著者 (4件)： Mittal Mamta (G.B. Pant Govt. Engineering College, New Delhi, India) ,  Singh Hari (Panipat Institute of Engineering & Technology, Panipat, Haryana, India) ,  Paliwal K. K. (Panipat Institute of Engineering & Technology, Panipat, Haryana, India) ,  Goyal Lalit Mohan (Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, New Delhi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTUS  ページ： 552-556  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： 大量データは,伝統的な連続計画法を用いて処理することはできない。分散環境における並列プログラミング法を用いて効果的に処理する必要がある。並列処理のための新たな技術は,分散環境におけるプログラミング,貯蔵とオペレーティングシステムの概念を変化してきている。グリッドコンピューティングとMapReduce技術は膨大な簡単で多次元データの処理に極めてハンディに証明されている。HadoopのMapReduceジョブの並列処理のための抽象的な環境を提供する。フレームワークであるそのデータ解析能力のためのよく知られている。しかし,読み出しと書き込みのための効率的である。ランダム読取のための良好な性能を示さず,書く。Hadoopは重要な値貯蔵概念に基づいているためであり,インデックスデータセット上で機能しない。多数の研究は,Hadoopの性能を改善するために行われてきた。Hadoopにおけるインデクシング入力データセットはその様な領域の1つである。本論文では,伝統的なプログラミング環境におけるBツリーインデックス構築プロセスを記述し,MapReduce Hadoopでそれを実現する概念的アイデアを提示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プログラミング環境 ,  *並列処理 ,  データ解析 ,  オペレーティングシステム
準シソーラス用語： Bツリー ,  Hadoop ,  多次元データ ,  グリッドコンピューティング ,  並列プログラミング ,  分散環境 ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： MapReduce ,  アクセス効率 ,  ランダムデータ