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MapReduce et
Hadoop MapReduce und Tez, Ausführungsengines im Hadoop-Ökosystem, verarbeiten Verarbeitungslasten mithilfe von Frameworks, die Aufträge in kleinere Komponenten aufteilen, die auf Knoten im Amazon EMR-Cluster verteilt werden können.
Hadoop MapReduce et Tez, des moteurs d'exécution de l'écosystème Hadoop, traitent des charges de travail à l'aide de frameworks qui divisent les tâches en des sous-tâches pouvant être réparties entre les nœuds de votre cluster Amazon EMR.
Installieren und konfigurieren Sie Big Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark
Installer et configurer des outils d'analyse de données volumineuses tels que Hadoop MapReduce et Spark
Analysieren Sie in dieser Anleitung für die ersten Schritte Big Data mit Amazon Elastic MapReduce und Hadoop.
Grâce à ce didacticiel de mise en route, lancez des analyses Big Data avec Amazon Elastic MapReduce et Hadoop.
Extrahieren, transformieren und laden Sie Ihre Big Data-Cluster bei Bedarf mit Hadoop MapReduce und Apache Spark.
Extrayez, transformez et chargez vos grands clusters de données à la demande avec HDInsight
Sie können MapReduce- und Tez-Programme in Java schreiben, Hadoop Streaming zum parallelen Ausführen benutzerdefinierter Skripts verwenden, Hive und Pig für Abstraktionen höherer Ebene über MapReduce und Tez oder andere Tools für die Interaktion mit Hadoop nutzen.
Vous pouvez écrire des programmes MapReduce et Tez dans Java, ou utiliser Hadoop Streaming pour exécuter des scripts personnalisés en parallèle, Hive et Pig pour les tâches de niveau supérieur sur MapReduce ou d'autres outils pour interagir avec Hadoop.
Lenovo stellt eine Distribution Hadoop (CDH)-Plattform, die MapReduce und Spark unterstützt, bereit.
Lenovo fournit une architecture de référence certifiée pour les environnements Apache Hadoop basés sur la plate-forme Cloudera Distribution Hadoop (CDH), prenant en charge MapReduce et Spark.
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