Articles de revues sur le sujet « MAPREDUCE ARCHITECTURE »
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Jiang, Tao, Huaxi Gu, Kun Wang, Xiaoshan Yu et Yunfeng Lu. « BHyberCube : A MapReduce aware heterogeneous architecture for data center ». Computer Science and Information Systems 14, no 3 (2017) : 611–27. http://dx.doi.org/10.2298/csis170202019t.
Texte intégralPark, Jong-Hyuk, Hwa-Young Jeong, Young-Sik Jeong et 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.
Texte intégralZhang, Bin, Jia Jin Le et Mei Wang. « Effective ACPS-Based Rescheduling of Parallel Batch Processing Machines with MapReduce ». Applied Mechanics and Materials 575 (juin 2014) : 820–24. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.575.820.
Texte intégralMitra, Arnab, Anirban Kundu, Matangini Chattopadhyay et Samiran Chattopadhyay. « On the Exploration of Equal Length Cellular Automata Rules Targeting a MapReduce Design in Cloud ». International Journal of Cloud Applications and Computing 8, no 2 (avril 2018) : 1–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijcac.2018040101.
Texte intégralChen, Rong, et Haibo Chen. « Tiled-MapReduce ». ACM Transactions on Architecture and Code Optimization 10, no 1 (avril 2013) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/2445572.2445575.
Texte intégralLoughran, S., Jose M. Alcaraz Calero, A. Farrell, J. Kirschnick et J. Guijarro. « Dynamic Cloud Deployment of a MapReduce Architecture ». IEEE Internet Computing 16, no 6 (novembre 2012) : 40–50. http://dx.doi.org/10.1109/mic.2011.163.
Texte intégralde Kruijf, M., et K. Sankaralingam. « MapReduce for the Cell Broadband Engine Architecture ». IBM Journal of Research and Development 53, no 5 (septembre 2009) : 10:1–10:12. http://dx.doi.org/10.1147/jrd.2009.5429076.
Texte intégralLiu, Hanpeng, Wuqi Gao et Junmin Luo. « Research on Intelligentization of Cloud Computing Programs Based on Self-awareness ». International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 8, no 2 (1 juin 2023) : 89–98. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2023-0060.
Texte intégralKhudhair, Muslim Mohsin, Adil AL-Rammahi et Furkan Rabee. « An innovativefractal architecture model for implementing MapReduce in an open multiprocessing parallel environment ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 30, no 2 (1 mai 2023) : 1059. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i2.pp1059-1067.
Texte intégralMarzuni, Saeed Mirpour, Abdorreza Savadi, Adel N. Toosi et Mahmoud Naghibzadeh. « Cross-MapReduce : Data transfer reduction in geo-distributed MapReduce ». Future Generation Computer Systems 115 (février 2021) : 188–200. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2020.09.009.
Texte intégralSharma, Yashvardhan, Saurabh Verma, Sumit Kumar et Shivam U. « A Context-Based Performance Enhancement Algorithm for Columnar Storage in MapReduce with Hive ». International Journal of Cloud Applications and Computing 3, no 4 (octobre 2013) : 38–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijcac.2013100104.
Texte intégralEsposito, Christian, et Massimo Ficco. « Recent Developments on Security and Reliability in Large-Scale Data Processing with MapReduce ». International Journal of Data Warehousing and Mining 12, no 1 (janvier 2016) : 49–68. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.2016010104.
Texte intégralXiao, Hao, Huajuan Zhang, Fen Ge et Ning Wu. « A MapReduce architecture for embedded multiprocessor system-on-chips ». IEICE Electronics Express 13, no 2 (2016) : 20151025. http://dx.doi.org/10.1587/elex.13.20151025.
Texte intégralYin, ShouYi, ShengJia Shao, LeiBo Liu et ShaoJun Wei. « MapReduce inspired loop mapping for coarse-grained reconfigurable architecture ». Science China Information Sciences 57, no 12 (décembre 2014) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1007/s11432-014-5198-1.
Texte intégralVeiga, Jorge, Roberto R. Expósito, Guillermo L. Taboada et Juan Touriño. « Flame-MR : An event-driven architecture for MapReduce applications ». Future Generation Computer Systems 65 (décembre 2016) : 46–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2016.06.006.
Texte intégralSong, Minjae, Hyunsuk Oh, Seungmin Seo et Kyong-Ho Lee. « Map-Side Join Processing of SPARQL Queries Based on Abstract RDF Data Filtering ». Journal of Database Management 30, no 1 (janvier 2019) : 22–40. http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2019010102.
Texte intégralZhou, Jingren, Nicolas Bruno, Ming-Chuan Wu, Per-Ake Larson, Ronnie Chaiken et Darren Shakib. « SCOPE : parallel databases meet MapReduce ». VLDB Journal 21, no 5 (28 juin 2012) : 611–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00778-012-0280-z.
Texte intégralLi, Yuan, Ahmed Eldawy, Jie Xue, Nadezda Knorozova, Mohamed F. Mokbel et Ravi Janardan. « Scalable computational geometry in MapReduce ». VLDB Journal 28, no 4 (16 janvier 2019) : 523–48. http://dx.doi.org/10.1007/s00778-018-0534-5.
Texte intégralWeipeng, Jing, Tian Dongxue, Chen Guangsheng et Li Yiyuan. « Research on Improved Method of Storage and Query of Large-Scale Remote Sensing Images ». Journal of Database Management 29, no 3 (juillet 2018) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2018070101.
Texte intégralLi, Hao, Lei Xue, Yan Zhu, Chun Li Yang, Li Li Chi, Zheng Wang et Zhao Lu Zhang. « Medical Information Sharing Architecture Based on Cloud Computing ». Applied Mechanics and Materials 130-134 (octobre 2011) : 3095–101. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.130-134.3095.
Texte intégralLiang, Shuang, Shouyi Yin, Leibo Liu, Yike Guo et Shaojun Wei. « A Coarse-Grained Reconfigurable Architecture for Compute-Intensive MapReduce Acceleration ». IEEE Computer Architecture Letters 15, no 2 (1 juillet 2016) : 69–72. http://dx.doi.org/10.1109/lca.2015.2458318.
Texte intégralLu, Weiming, Yaoguang Wang, Jingyuan Jiang, Jian Liu, Yapeng Shen et Baogang Wei. « Hybrid storage architecture and efficient MapReduce processing for unstructured data ». Parallel Computing 69 (novembre 2017) : 63–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.parco.2017.08.008.
Texte intégralWang, Wenzhu, Yusong Tan, Qingbo Wu et Yaoxue Zhang. « micMR : An efficient MapReduce framework for CPU–MIC heterogeneous architecture ». Journal of Parallel and Distributed Computing 93-94 (juillet 2016) : 120–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2016.04.007.
Texte intégralJeong, Won Seob, et Won Woo Ro. « A Design of SIMT-based MapReduce Accelerator Architecture for Solid-state Drives ». Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 56, no 10 (31 octobre 2019) : 25–31. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2019.56.10.25.
Texte intégralTan, Jian, Xiaoqiao Meng et Li Zhang. « Delay tails in MapReduce scheduling ». ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 40, no 1 (7 juin 2012) : 5–16. http://dx.doi.org/10.1145/2318857.2254761.
Texte intégralBenelallam, Amine, Abel Gómez, Massimo Tisi et Jordi Cabot. « Distributing relational model transformation on MapReduce ». Journal of Systems and Software 142 (août 2018) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1016/j.jss.2018.04.014.
Texte intégralFehér, Péter, Márk Asztalos, Tamás Vajk, Tamás Mészáros et László Lengyel. « Detecting subgraph isomorphism with MapReduce ». Journal of Supercomputing 73, no 5 (6 octobre 2016) : 1810–51. http://dx.doi.org/10.1007/s11227-016-1885-6.
Texte intégralHashem, Ibrahim Abaker Targio, Nor Badrul Anuar, Mohsen Marjani, Ejaz Ahmed, Haruna Chiroma, Ahmad Firdaus, Muhamad Taufik Abdullah et al. « MapReduce scheduling algorithms : a review ». Journal of Supercomputing 76, no 7 (10 décembre 2018) : 4915–45. http://dx.doi.org/10.1007/s11227-018-2719-5.
Texte intégralKrishna.R, Ragav, et Sushma R. « Dedicated Client Architecture in MapReduce and its Implications on Performance Considerations ». International Journal of Computer Applications 104, no 8 (18 octobre 2014) : 1–3. http://dx.doi.org/10.5120/18219-9275.
Texte intégralXu, Jian, et Bin Ma. « Study of Network Public Opinion Classification Method Based on Naive Bayesian Algorithm in Hadoop Environment ». Applied Mechanics and Materials 519-520 (février 2014) : 58–61. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.519-520.58.
Texte intégralPeng, Zhihao, Poria Pirozmand, Masoumeh Motevalli et Ali Esmaeili. « Genetic Algorithm-Based Task Scheduling in Cloud Computing Using MapReduce Framework ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (30 septembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4290382.
Texte intégralDiarra, Mamadou, et Telesphore B. Tiendrebeogo. « Performance Evaluation of Big Data Processing of Cloak-Reduce ». International Journal of Distributed and Parallel systems 13, no 1 (31 janvier 2022) : 13–22. http://dx.doi.org/10.5121/ijdps.2022.13102.
Texte intégralRafique, M. Mustafa, Benjamin Rose, Ali R. Butt et Dimitrios S. Nikolopoulos. « Supporting MapReduce on large-scale asymmetric multi-core clusters ». ACM SIGOPS Operating Systems Review 43, no 2 (21 avril 2009) : 25–34. http://dx.doi.org/10.1145/1531793.1531800.
Texte intégralTan, Jian, Yandong Wang, Weikuan Yu et Li Zhang. « Non-work-conserving effects in MapReduce ». ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 42, no 1 (20 juin 2014) : 181–92. http://dx.doi.org/10.1145/2637364.2592007.
Texte intégralSandholm, Thomas, et Kevin Lai. « MapReduce optimization using regulated dynamic prioritization ». ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 37, no 1 (15 juin 2009) : 299–310. http://dx.doi.org/10.1145/2492101.1555384.
Texte intégralLee, Daewoo, Jin-Soo Kim et Seungryoul Maeng. « Large-scale incremental processing with MapReduce ». Future Generation Computer Systems 36 (juillet 2014) : 66–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2013.09.010.
Texte intégralKavitha, C., S. R. Srividhya, Wen-Cheng Lai et Vinodhini Mani. « IMapC : Inner MAPping Combiner to Enhance the Performance of MapReduce in Hadoop ». Electronics 11, no 10 (17 mai 2022) : 1599. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11101599.
Texte intégralLiu, Xi Zi, et Ya Bin Xu. « Design of Peer-to-Peer Traffic Classification System Model Based on Cloud Computing ». Applied Mechanics and Materials 182-183 (juin 2012) : 1347–51. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.182-183.1347.
Texte intégralÖzgüven, Yavuz, Utku Gönener et Süleyman Eken. « A Dockerized big data architecture for sports analytics ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2022) : 10. http://dx.doi.org/10.2298/csis220118010o.
Texte intégralUrazmatov, T. Q., et X. Sh Kuzibayev. « MapReduce and Apache spark : technology analysis, advantages and disadvantages ». Journal of Physics : Conference Series 2373, no 5 (1 décembre 2022) : 052008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2373/5/052008.
Texte intégralFeng, Yijia, et Lei Wang. « Distributed ItemCF Recommendation Algorithm Based on the Combination of MapReduce and Hive ». Electronics 12, no 16 (10 août 2023) : 3398. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12163398.
Texte intégralXu, Yujie, Wenyu Qu, Zhiyang Li, Geyong Min, Keqiu Li et Zhaobin Liu. « Efficient $k$ -Means++ Approximation with MapReduce ». IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 25, no 12 (1 décembre 2014) : 3135–44. http://dx.doi.org/10.1109/tpds.2014.2306193.
Texte intégralFang, Wenbin, Bingsheng He, Qiong Luo et Naga K. Govindaraju. « Mars : Accelerating MapReduce with Graphics Processors ». IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 22, no 4 (avril 2011) : 608–20. http://dx.doi.org/10.1109/tpds.2010.158.
Texte intégralLu, Yue, Yuguan Li et Mohamed Y. Eltabakh. « Decorating the cloud : enabling annotation management in MapReduce ». VLDB Journal 25, no 3 (30 janvier 2016) : 399–424. http://dx.doi.org/10.1007/s00778-016-0422-9.
Texte intégralTapiador, D., W. O’Mullane, A. G. A. Brown, X. Luri, E. Huedo et P. Osuna. « A framework for building hypercubes using MapReduce ». Computer Physics Communications 185, no 5 (mai 2014) : 1429–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.cpc.2014.02.010.
Texte intégralP, Naresh, Rajyalakshmi P, Krishna Vempati et Saidulu D. « IMPROVING THE DATA TRANSMISSION SPEED IN CLOUD MIGRATION BY USING MAPREDUCE FOR BIGDATA ». International Journal of Engineering Technology and Management Sciences 4, no 5 (28 septembre 2020) : 73–75. http://dx.doi.org/10.46647/ijetms.2020.v04i05.013.
Texte intégralDicky, Timothy, Alva Erwin et Heru Purnomo Ipung. « Developing a Scalable and Accurate Job Recommendation System with Distributed Cluster System using Machine Learning Algorithm ». Journal of Applied Information, Communication and Technology 7, no 2 (17 mars 2021) : 71–78. http://dx.doi.org/10.33555/jaict.v7i2.108.
Texte intégralLin, Minghong, Li Zhang, Adam Wierman et Jian Tan. « Joint optimization of overlapping phases in MapReduce ». ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 41, no 3 (10 janvier 2014) : 16–18. http://dx.doi.org/10.1145/2567529.2567534.
Texte intégralXin, Junchang, Zhiqiong Wang, Chen Chen, Linlin Ding, Guoren Wang et Yuhai Zhao. « ELM ∗ : distributed extreme learning machine with MapReduce ». World Wide Web 17, no 5 (29 juin 2013) : 1189–204. http://dx.doi.org/10.1007/s11280-013-0236-2.
Texte intégralWang, Xiao Feng. « The Application of Hadoop in the Campus Cloud Computing System ». Applied Mechanics and Materials 543-547 (mars 2014) : 3092–95. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.543-547.3092.
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