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Programming using MapReduce can be complicated for unfamiliar users and time-consuming for experienced ones.
La programmation avec MapReduce* peut s'avérer compliquée pour les utilisateurs novices et longue pour les plus expérimentés.
We propose a two-stages approach to compute correlation conditions and their entailed process instances from event logs using MapReduce framework.
Nous proposons une approche en deux étapes pour calculer les conditions de corrélation et héritier entraîné des instances de processus de journaux d'événements en utilisant la plateforme MapReduce.
As a result, the scores may be computed, using MapReduce primitives or other constructs that allow the computations to be distributed across multiple parallel processors.
Il en résulte que les résultats peuvent être calculés en utilisant des primitives MapReduce ou d'autres constructions qui permettent la distribution des calculs sur de multiples processeurs parallèles.
However, due to the difficulty of maintaining and programming such parallel clusters of nodes, many IT teams have moved away from directly using MapReduce for big data processing.
Cependant, en raison de la difficulté de maintenir et de programmer de tels groupes de nœuds parallèles, de nombreuses équipes informatiques ont renoncé à utiliser directement MapReduce pour le traitement de données volumineuses.
It will also discuss using MapReduce with HBase, and some administration topics, related to performance optimization.
Il discutera également de l'utilisation de MapReduce avec HBase et de quelques sujets d'administration liés à l'optimisation des performances.
After successful completion of the course, you will have sufficient basic expertise to set up a Hadoop cluster, to import data into HDFS, and to interrogate it clevery using MapReduce.
À la fin de ce cours, le participant aura acquis suffisamment d'expertise de base pour configurer un cluster Hadoop, importer des données en HDFS, et les interroger avec MapReduce.
Instead of using MapReduce, it leverages a massively parallel processing (MPP) engine similar to that found in traditional relational database management systems (RDBMS).
À l'inverse de MapReduce, Impala exploite un moteur de traitement massivement parallèle (MPP) similaire à celui des systèmes de gestion de base de données relationnelle traditionnels (SGBDR).
Phoenix compiles queries and other statements into native noSQL store APIs rather than using MapReduce enabling the building of low latency applications on top of noSQL stores.
Phoenix compile les requêtes et les autres états en natif noSQL plutôt que d'utiliser MapReduce permettant de créer des applications à d'une faible latence des applications sur des bases noSQL.
Impala executes SQL queries using a massively parallel processing (MPP) engine, while Hive executes SQL queries using MapReduce.
Impala exécute les requêtes SQL à l'aide d'un moteur de traitement massivement parallèle (MPP), tandis que Hive exécute les requêtes SQL au moyen de MapReduce.
In contrast, Hive executes SQL-like queries using MapReduce.
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