Zeitschriftenartikel zum Thema „MapReduce programming model“
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Zhang, Guigang, Chao Li, Yong Zhang und Chunxiao Xing. „A Semantic++ MapReduce Parallel Programming Model“. International Journal of Semantic Computing 08, Nr. 03 (September 2014): 279–99. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x14400091.
Der volle Inhalt der QuelleLämmel, Ralf. „Google’s MapReduce programming model — Revisited“. Science of Computer Programming 70, Nr. 1 (Januar 2008): 1–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.scico.2007.07.001.
Der volle Inhalt der QuelleRetnowo, Murti. „Syncronize Data Using MapReduceModel Programming“. International Journal of Engineering Technology and Natural Sciences 3, Nr. 2 (31.12.2021): 82–88. http://dx.doi.org/10.46923/ijets.v3i2.140.
Der volle Inhalt der QuelleGarg, Uttama. „Data Analytic Models That Redress the Limitations of MapReduce“. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies 16, Nr. 6 (November 2021): 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijwltt.20211101.oa7.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Tilei, Ming Yang, Rong Jiang, Yu Li und Yao Yao. „Research on Computing Efficiency of MapReduce in Big Data Environment“. ITM Web of Conferences 26 (2019): 03002. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20192603002.
Der volle Inhalt der QuelleSiddesh, G. M., Kavya Suresh, K. Y. Madhuri, Madhushree Nijagal, B. R. Rakshitha und K. G. Srinivasa. „Optimizing Crawler4j using MapReduce Programming Model“. Journal of The Institution of Engineers (India): Series B 98, Nr. 3 (12.08.2016): 329–36. http://dx.doi.org/10.1007/s40031-016-0267-z.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Weidong, Boxin He, Yifeng Chen und Qifei Zhang. „GMR: graph-compatible MapReduce programming model“. Multimedia Tools and Applications 78, Nr. 1 (23.08.2017): 457–75. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-5102-2.
Der volle Inhalt der QuelleDurairaj, M., und T. S. Poornappriya. „Importance of MapReduce for Big Data Applications: A Survey“. Asian Journal of Computer Science and Technology 7, Nr. 1 (05.05.2018): 112–18. http://dx.doi.org/10.51983/ajcst-2018.7.1.1817.
Der volle Inhalt der QuelleRokhman, Nur, und Amelia Nursanti. „The MapReduce Model on Cascading Platform for Frequent Itemset Mining“. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 12, Nr. 2 (31.07.2018): 149. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.34102.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Changjian, Yuxing Peng, Mingxing Tang, Dongsheng Li, Shanshan Li und Pengfei You. „An Efficient MapReduce Computing Model for Imprecise Applications“. International Journal of Web Services Research 13, Nr. 3 (Juli 2016): 46–63. http://dx.doi.org/10.4018/ijwsr.2016070103.
Der volle Inhalt der QuelleTahsir Ahmed Munna, Md, Shaikh Muhammad Allayear, Mirza Mohtashim Alam, Sheikh Shah Mohammad Motiur Rahman, Md Samadur Rahman und M. Mesbahuddin Sarker. „Simplified Mapreduce Mechanism for Large Scale Data Processing“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3.8 (07.07.2018): 16. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.8.15211.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Han Lin. „An Improved MapReduce Model for Computation-Intensive Task“. Advanced Materials Research 756-759 (September 2013): 1701–5. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.1701.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Weidong, Boxin He, Yifeng Chen und Qifei Zhang. „Correction to: GMR: graph-compatible MapReduce programming model“. Multimedia Tools and Applications 78, Nr. 1 (17.10.2017): 477. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-5273-x.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Feifeng, Zhaojie Wang, Yinfeng Xu und Ming Liu. „Heuristic Algorithms for MapReduce Scheduling Problem with Open-Map Task and Series-Reduce Tasks“. Scientific Programming 2020 (15.07.2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8810215.
Der volle Inhalt der QuelleKavitha, C., S. R. Srividhya, Wen-Cheng Lai und Vinodhini Mani. „IMapC: Inner MAPping Combiner to Enhance the Performance of MapReduce in Hadoop“. Electronics 11, Nr. 10 (17.05.2022): 1599. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11101599.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Fang, Pan Wubin und Cui Zhiming. „View of MapReduce: Programming model, methods, and its applications“. IETE Technical Review 29, Nr. 5 (2012): 380. http://dx.doi.org/10.4103/0256-4602.103168.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Hanpeng, Wuqi Gao und Junmin Luo. „Research on Intelligentization of Cloud Computing Programs Based on Self-awareness“. International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 8, Nr. 2 (01.06.2023): 89–98. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2023-0060.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Badarneh, Amer, Amr Mohammad und Salah Harb. „A Survey on MapReduce Implementations“. International Journal of Cloud Applications and Computing 6, Nr. 1 (Januar 2016): 59–87. http://dx.doi.org/10.4018/ijcac.2016010104.
Der volle Inhalt der QuelleAmshakala, K., R. Nedunchezhian und M. Rajalakshmi. „Extracting Functional Dependencies in Large Datasets Using MapReduce Model“. International Journal of Intelligent Information Technologies 10, Nr. 3 (Juli 2014): 19–35. http://dx.doi.org/10.4018/ijiit.2014070102.
Der volle Inhalt der QuelleSontakke, Vaishali, und Dayananda R. B. „Memory aware optimized Hadoop MapReduce model in cloud computing environment“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, Nr. 3 (01.09.2023): 1270. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i3.pp1270-1280.
Der volle Inhalt der QuelleMeng, Jian Liang, und Da Wei Li. „Improve and Optimize Query Recommendation System by MST Algorithm and its MapReduce Implementation“. Applied Mechanics and Materials 701-702 (Dezember 2014): 50–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.701-702.50.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ren, Haibo Hu, Heng Li, Yunsong Wu und Jianxi Yang. „MapReduce Parallel Programming Model: A State-of-the-Art Survey“. International Journal of Parallel Programming 44, Nr. 4 (29.10.2015): 832–66. http://dx.doi.org/10.1007/s10766-015-0395-0.
Der volle Inhalt der QuelleJing, Weipeng, Danyu Tong, Yangang Wang, Jingyuan Wang, Yaqiu Liu und Peng Zhao. „MaMR: High-performance MapReduce programming model for material cloud applications“. Computer Physics Communications 211 (Februar 2017): 79–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.cpc.2016.07.015.
Der volle Inhalt der QuelleQIN, Jun, Yanyan SONG und Ping ZONG. „Study of Task Scheduling Strategy based on Trustworthiness“. International Journal of Distributed and Parallel systems 12, Nr. 05 (30.09.2021): 01–09. http://dx.doi.org/10.5121/ijdps.2021.12501.
Der volle Inhalt der QuellePark, Jong-Hyuk, Hwa-Young Jeong, Young-Sik Jeong und Min Choi. „REST-MapReduce: An Integrated Interface but Differentiated Service“. Journal of Applied Mathematics 2014 (2014): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2014/170723.
Der volle Inhalt der QuelleEsposito, Christian, und Massimo Ficco. „Recent Developments on Security and Reliability in Large-Scale Data Processing with MapReduce“. International Journal of Data Warehousing and Mining 12, Nr. 1 (Januar 2016): 49–68. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.2016010104.
Der volle Inhalt der QuelleKhudhair, Muslim Mohsin, Adil AL-Rammahi und Furkan Rabee. „An innovativefractal architecture model for implementing MapReduce in an open multiprocessing parallel environment“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 30, Nr. 2 (01.05.2023): 1059. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i2.pp1059-1067.
Der volle Inhalt der QuelleNatesan, P., V. E. Sathishkumar, Sandeep Kumar Mathivanan, Maheshwari Venkatasen, Prabhu Jayagopal und Shaikh Muhammad Allayear. „A Distributed Framework for Predictive Analytics Using Big Data and MapReduce Parallel Programming“. Mathematical Problems in Engineering 2023 (01.02.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6048891.
Der volle Inhalt der QuelleCHEN, Jirong, und Jiajin LE. „Programming model based on MapReduce for importing big table into HDFS“. Journal of Computer Applications 33, Nr. 9 (07.11.2013): 2486–89. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1087.2013.02486.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Fan, und Qutaibah M. Malluhi. „A flexible and concurrent MapReduce programming model for shared-data applications“. Qatar Foundation Annual Research Forum Proceedings, Nr. 2012 (Oktober 2012): CSO10. http://dx.doi.org/10.5339/qfarf.2012.cso10.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Yufei, Yanjie Zhou, Bing Zhou, Lei Shi und Jiacai Zhang. „Handling Data Skew in MapReduce Cluster by Using Partition Tuning“. Journal of Healthcare Engineering 2017 (2017): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2017/1425102.
Der volle Inhalt der QuelleKhudhair, Muslim Mohsin, Furkan Rabee und Adil AL_Rammahi. „New efficient fractal models for MapReduce in OpenMP parallel environment“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, Nr. 4 (01.08.2023): 2313–27. http://dx.doi.org/10.11591/beei.v12i4.4977.
Der volle Inhalt der QuelleKhudhair, Muslim Mohsin, Furkan Rabee und Adil AL_Rammahi. „New efficient fractal models for MapReduce in OpenMP parallel environment“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, Nr. 4 (01.08.2023): 2313–27. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i4.4977.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xiao Feng. „The Application of Hadoop in the Campus Cloud Computing System“. Applied Mechanics and Materials 543-547 (März 2014): 3092–95. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.543-547.3092.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Yuheng, Jin Qian, Juanjie Zhang und Renzhe Zhang. „Word frequency statistics based on MapReduce on serverless platforms“. Applied and Computational Engineering 68, Nr. 1 (31.07.2024): 356–67. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/68/20241536.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Peng, Jia Nan Wang, Ji Ci Ba und Yu Tan. „Treatment and Research of Massive Data Mining Based on Cloud Computing“. Advanced Materials Research 765-767 (September 2013): 941–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.765-767.941.
Der volle Inhalt der QuelleChandra Sekhar Reddy, L., und Dr D. Murali. „YouTube: big data analytics using Hadoop and map reduce“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3.29 (24.08.2018): 12. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.29.18451.
Der volle Inhalt der QuelleMuhammad, Sharafadeen, Ibrahim Kabiru Dahiru, Ahmad Abubakar und Muhammad Sanusi Ibrahim. „MODELING OF SYSTEMS UNDER CLOUD ENVIRONMENT“. ASEAN Engineering Journal 11, Nr. 3 (21.04.2021): 190–98. http://dx.doi.org/10.11113/aej.v11.17054.
Der volle Inhalt der QuelleGévay, Gábor E., Juan Soto und Volker Markl. „Handling Iterations in Distributed Dataflow Systems“. ACM Computing Surveys 54, Nr. 9 (31.12.2022): 1–38. http://dx.doi.org/10.1145/3477602.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yao, Long Zheng, Brian Heilig und Guang R. Gao. „HAMR: A dataflow-based real-time in-memory cluster computing engine“. International Journal of High Performance Computing Applications 31, Nr. 5 (10.10.2016): 361–74. http://dx.doi.org/10.1177/1094342016672080.
Der volle Inhalt der QuelleGonzález-Vélez, Horacio, und Maryam Kontagora. „Performance evaluation of MapReduce using full virtualisation on a departmental cloud“. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 21, Nr. 2 (01.06.2011): 275–84. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-011-0020-3.
Der volle Inhalt der QuelleDong, Li Li, Yu Jie Zhu und Xiang Zhang. „A Microblogging Opinion Leader Recognition Algorithm Based on MapReduce“. Applied Mechanics and Materials 571-572 (Juni 2014): 410–15. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.571-572.410.
Der volle Inhalt der QuelleLathar, Pankaj, und K. G. Srinivasa. „A Study on the Performance and Scalability of Apache Flink Over Hadoop MapReduce“. International Journal of Fog Computing 2, Nr. 1 (Januar 2019): 61–73. http://dx.doi.org/10.4018/ijfc.2019010103.
Der volle Inhalt der QuelleAnantharaman, Padmanathan, und H. V. Ramakrishan. „Data Mining Itemset of Big Data Using Pre-Processing Based on Mapreduce FrameWork with ETL Tools“. APTIKOM Journal on Computer Science and Information Technologies 2, Nr. 2 (01.07.2017): 57–62. http://dx.doi.org/10.11591/aptikom.j.csit.103.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jianjiang, Yajun Liu, Jian Pan, Peng Zhang, Wei Chen und Lizhe Wang. „Map-Balance-Reduce: An improved parallel programming model for load balancing of MapReduce“. Future Generation Computer Systems 105 (April 2020): 993–1001. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2017.03.013.
Der volle Inhalt der QuelleErritali, Mohammed, Abderrahim Beni-Hssane, Marouane Birjali und Youness Madani. „An Approach of Semantic Similarity Measure between Documents Based on Big Data“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, Nr. 5 (01.10.2016): 2454. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i5.10853.
Der volle Inhalt der QuelleErritali, Mohammed, Abderrahim Beni-Hssane, Marouane Birjali und Youness Madani. „An Approach of Semantic Similarity Measure between Documents Based on Big Data“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, Nr. 5 (01.10.2016): 2454. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i5.pp2454-2461.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Minsu, und Sang-Hoon Cho. „RHadoop-based Algorithm Utilizing QR Factorization for Multiple Linear Regression Analysis“. Korean Data Analysis Society 25, Nr. 1 (28.02.2023): 99–113. http://dx.doi.org/10.37727/jkdas.2022.25.1.99.
Der volle Inhalt der QuelleLorenzo, Jorge González, José Emilio Labra Gayo und José María Álvarez Rodríguez. „A MapReduce Implementation of the Spreading Activation Algorithm for Processing Large Knowledge Bases Based on Semantic Networks“. International Journal of Knowledge Society Research 3, Nr. 4 (Oktober 2012): 47–56. http://dx.doi.org/10.4018/jksr.2012100105.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Hongpeng. „MapReduce Algorithm on a Serverless Platform“. Highlights in Science, Engineering and Technology 94 (26.04.2024): 604–10. http://dx.doi.org/10.54097/9xv7vx88.
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