Examples with "calcul MapReduce" and their translation in Engels
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L'entreprise Google a proposé en 2004 d'utiliser le modèle de calcul MapReduce afin de distribuer les calculs sur de nombreuses machines.Cette thèse s'intéresse essentiellement à améliorer les performances d'un environnement MapReduce.
The Google company proposed in 2004 to use the MapReduce model in order to distribute the computation across several computers.This thesis focus mainly on improving the performance of a MapReduce environment.
Andere resultaten
Resilin est un système pour créer et gérer des plates-formes d'exécution MapReduce au-dessus de nuages fédérés, permettant de facilement exécuter des calculs MapReduce sans interagir avec les interfaces bas niveau des nuages.
Resilin is a system for creating and managing MapReduce execution platforms on top of federated clouds, allowing to easily execute MapReduce computations without interacting with low level cloud interfaces.
Nous redéfinissons les calculs effectués dans MapReduce et dans l'ordonnancement des tâches en utilisant cette nouvelle structure de données.
We redefine the MapReduce job's calculations, and job scheduling relying on the new data structure.
Apache Spark est un framework de calcul distribué qui généralise MapReduce, il permet de chaîner des jobs tout en gardant les jeux de données intermédiaires en mémoire, ce qui accroît ses performances par rapport aux implémentations de MapReduce classiques.
Apache Spark is a distributed computing framework that generalizes MapReduce, it allows you to chain jobs while keeping intermediate datasets in memory, increasing performance over traditional MapReduce implementations.
Entrepôts de données à traitement massivement parallèle (MPP), calcul distribué via MapReduce et Hadoop, systèmes DFS (Distributed File System) et NFS (Network File System), ou encore traitement de données et de fichiers journaux
24 x 2000 HDD Use Cases Massively Parallel Processing (MPP) data warehousing, MapReduce and Hadoop distributed computing, distributed file systems, network file systems, log or data-processing applications
Une parallélisation du calcul est proposée suivant le modèle MapReduce.
Parallelization of computing is proposed according to the MapReduce model.
La distribution et la gestion des calculs s'effectuent à travers MapReduce.
Distribution and management calculations are performed through MapReduce.
MapReduce est une technique de traitement et un modèle de programme pour le calcul distribué basé sur Java.
MapReduce is a processing technique and a program model for distributed computing based on java.
MapReduce est un modèle de programmation très utilisé pour certains calculs spécialisés impliquant de grandes quantités de données, comme les journaux de requêtes en ligne.
MapReduce is a programming model widely used for special-purpose computations involving large amounts of data such as web request logs.
Popularisée par Google pour le calcul distribué sur grappes, MapReduce fonctionne comme un double filtrage.
Popularized by Google to support distributed computing on clusters, MapReduce acts as a double-filter.
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.
We propose a two-stages approach to compute correlation conditions and their entailed process instances from event logs using MapReduce framework.
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.
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.
Bien que MapReduce soit performant, il est souvent plus compliqué que nécessaire pour des tâches d'agrégation simples, comme le calcul du total ou de la moyenne des valeurs d'un champ.
While MapReduce is powerful, it is often more difficult than necessary for many simple aggregation tasks, such as totaling or averaging field values.
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