文献

J-GLOBAL ID：202202276246284291   整理番号：22A0396655

HadoopとスパークにおけるMapReduce性能の調整と解析のためのオープンソースプロジェクト【JST・京大機械翻訳】

An Open Source Project for Tuning and Analyzing MapReduce Performance in Hadoop and Spark

著者 (2件)： Chen Donghua (University of International Business and Economics) ,  Zhang Runtong (Beijing Jiaotong University)
資料名： IEEE Software  (IEEE Software)
巻： 39  号： 1  ページ： 61-69  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0714B  ISSN： 0740-7459  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： MapReduceパラメータチューニングは時間がかかり,既存のチューニングシステムは使用が困難である。オープンソースプロジェクト,HadoopとSparkのためのCatlaを提示し,一連の最適化と機械学習法に基づいた包括的MapReduceチューニング,予測,および可視化ツールを提供した。Copyright 2022 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： 最適化 ,  *同調 ,  機械学習
準シソーラス用語： パラメータチューニング ,  *オープンソース ,  可視化ツール ,  *Hadoop ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： Hadoop ,  スパーク ,  MapReduce ,  解析 ,  オープンソース ,  プロジェクト