Items related to Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Synopsis
Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na języku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obsługi aplikacji rozproszonych przetwarzających duże ilości danych. Zapewnia narzędzia do przetwarzania ogromnych ilości danych przy użyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plików podobny do systemu plików Google. Może być używany do przetwarzania ogromnych ilości danych równolegle na dużych klastrach w sposób niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest używana przez wielu programistów do przetwarzania danych. W tej książce porównaliśmy i przeanalizowaliśmy wydajność Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod kątem różnych kryteriów wydajności, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywność podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentów pokazują poprawę czasu wykonania przy użyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porównując Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowęzłowy i duży rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy węzeł i mały rozmiar danych, nawet Java może działać lepiej.
"synopsis" may belong to another edition of this title.
Search results for Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Seller: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Seller rating 5 out of 5 stars
PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Seller Inventory # L2-9786209462825
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Seller: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, United Kingdom
Seller rating 5 out of 5 stars
PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Seller Inventory # L2-9786209462825
Buy New
Ł 39.29
Ł 3.29 shipping
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Quantity: Over 20 available
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Polish Edition)
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Softcover
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. Seller Inventory # I-9786209462825
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza Feb 2026, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Polnisch. Seller Inventory # 9786209462825
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Softcover
Seller: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. Seller Inventory # 26405882606
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop (Paperback)
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Paperback
Seller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
Seller rating 5 out of 5 stars
Paperback. Condition: new. Paperback. Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na jezyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obslugi aplikacji rozproszonych przetwarzajacych duze ilosci danych. Zapewnia narzedzia do przetwarzania ogromnych ilosci danych przy uzyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plikow podobny do systemu plikow Google. Moze byc uzywany do przetwarzania ogromnych ilosci danych rownolegle na duzych klastrach w sposob niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest uzywana przez wielu programistow do przetwarzania danych. W tej ksiazce porownalismy i przeanalizowalismy wydajnosc Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod katem roznych kryteriow wydajnosci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywnosc podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentow pokazuja poprawe czasu wykonania przy uzyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porownujac Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowezlowy i duzy rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy wezel i maly rozmiar danych, nawet Java moze dzialac lepiej. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209462825
Buy New
Ł 42.99
Ł 37 shipping
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Quantity: 1 available
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Softcover
Seller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. Print on Demand. Seller Inventory # 407304497
Buy New
Ł 74.22
Ł 6.50 shipping
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Ships from United Kingdom to U.S.A.
Quantity: 4 available
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Softcover
Seller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
Seller rating 4 out of 5 stars
Condition: New. PRINT ON DEMAND. Seller Inventory # 18405882596
Seller Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza Feb 2026, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Taschenbuch
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Hadoop, otwarta implementacja frameworka Map/Reduce oparta na jżzyku Java, stworzona przez Apache Software Foundation, to framework obliczeniowy przeznaczony do obsżugi aplikacji rozproszonych przetwarzajżcych duże ilożci danych. Zapewnia narzżdzia do przetwarzania ogromnych ilożci danych przy użyciu frameworka Map/Reduce, a dodatkowo implementuje rozproszony system plików podobny do systemu plików Google. Może byż używany do przetwarzania ogromnych ilożci danych równolegle na dużych klastrach w sposób niezawodny i odporny na awarie. Od dawna Java jest używana przez wielu programistów do przetwarzania danych. W tej ksiżżce porównaliżmy i przeanalizowaliżmy wydajnożż Hadoop z Java, Hadoop z Hadoop Optimize oraz Hadoop Optimize z Java pod kżtem różnych kryteriów wydajnożci, takich jak przetwarzanie (wykorzystanie procesora), przechowywanie i efektywnożż podczas przetwarzania danych. Wyniki naszych eksperymentów pokazujż poprawż czasu wykonania przy użyciu zoptymalizowanego algorytmu Map/Reduce. Porównujżc Hadoop i Java, Hadoop jest lepszy, gdy mamy klaster wielowżzżowy i duży rozmiar danych. Jednak gdy mamy pojedynczy wżzeż i mäy rozmiar danych, nawet Java może dziää lepiej.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Polnisch. Seller Inventory # 9786209462825
Stock Image
Analiza funkcji Java i Map Reduce w Hadoop
Published by
Wydawnictwo Nasza Wiedza, 2026
ISBN 10: 6209462820
ISBN 13: 9786209462825
New
Taschenbuch
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering. Seller Inventory # 9786209462825