Articles de revues sur le sujet « MAPREDUCE FRAMEWORKS »
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Ajibade Lukuman Saheed, Abu Bakar Kamalrulnizam, Ahmed Aliyu et Tasneem Darwish. « Latency-aware Straggler Mitigation Strategy in Hadoop MapReduce Framework : A Review ». Systematic Literature Review and Meta-Analysis Journal 2, no 2 (19 octobre 2021) : 53–60. http://dx.doi.org/10.54480/slrm.v2i2.19.
Texte intégralDarapaneni, Chandra Sekhar, Bobba Basaveswara Rao, Boggavarapu Bhanu Venkata Satya Vara Prasad et Suneetha Bulla. « An Analytical Performance Evaluation of MapReduce Model Using Transient Queuing Model ». Advances in Modelling and Analysis B 64, no 1-4 (31 décembre 2021) : 46–53. http://dx.doi.org/10.18280/ama_b.641-407.
Texte intégralKang, Sol Ji, Sang Yeon Lee et Keon Myung Lee. « Performance Comparison of OpenMP, MPI, and MapReduce in Practical Problems ». Advances in Multimedia 2015 (2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/575687.
Texte intégralSrirama, Satish Narayana, Oleg Batrashev, Pelle Jakovits et Eero Vainikko. « Scalability of Parallel Scientific Applications on the Cloud ». Scientific Programming 19, no 2-3 (2011) : 91–105. http://dx.doi.org/10.1155/2011/361854.
Texte intégralSenthilkumar, M., et P. Ilango. « A Survey on Job Scheduling in Big Data ». Cybernetics and Information Technologies 16, no 3 (1 septembre 2016) : 35–51. http://dx.doi.org/10.1515/cait-2016-0033.
Texte intégralAdornes, Daniel, Dalvan Griebler, Cleverson Ledur et Luiz Gustavo Fernandes. « Coding Productivity in MapReduce Applications for Distributed and Shared Memory Architectures ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 25, no 09n10 (novembre 2015) : 1739–41. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194015710096.
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 intégralThabtah, Fadi, Suhel Hammoud et Hussein Abdel-Jaber. « Parallel Associative Classification Data Mining Frameworks Based MapReduce ». Parallel Processing Letters 25, no 02 (juin 2015) : 1550002. http://dx.doi.org/10.1142/s0129626415500024.
Texte intégralGoncalves, Carlos, Luis Assuncao et Jose C. Cunha. « Flexible MapReduce Workflows for Cloud Data Analytics ». International Journal of Grid and High Performance Computing 5, no 4 (octobre 2013) : 48–64. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.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 intégralAl-Absi, Ahmed Abdulhakim, Najeeb Abbas Al-Sammarraie, Wael Mohamed Shaher Yafooz et Dae-Ki Kang. « Parallel MapReduce : Maximizing Cloud Resource Utilization and Performance Improvement Using Parallel Execution Strategies ». BioMed Research International 2018 (17 octobre 2018) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7501042.
Texte intégralFerreira, Tharso, Antonio Espinosa, Juan Carlos Moure et Porfidio Hernández. « An Optimization for MapReduce Frameworks in Multi-core Architectures ». Procedia Computer Science 18 (2013) : 2587–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.446.
Texte intégralMarynowski, João Eugenio, Altair Olivo Santin et Andrey Ricardo Pimentel. « Method for testing the fault tolerance of MapReduce frameworks ». Computer Networks 86 (juillet 2015) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2015.04.009.
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 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 intégralSaundatt, Sujay i. « Databases In The 21’st Century ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 1440–44. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43982.
Texte intégralMemishi, Bunjamin, María S. Pérez et Gabriel Antoniu. « Feedback-Based Resource Allocation in MapReduce-Based Systems ». Scientific Programming 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7241928.
Texte intégralAstsatryan, Hrachya, Aram Kocharyan, Daniel Hagimont et Arthur Lalayan. « Performance Optimization System for Hadoop and Spark Frameworks ». Cybernetics and Information Technologies 20, no 6 (1 décembre 2020) : 5–17. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2020-0056.
Texte intégralKhalid, Madiha, et Muhammad Murtaza Yousaf. « A Comparative Analysis of Big Data Frameworks : An Adoption Perspective ». Applied Sciences 11, no 22 (22 novembre 2021) : 11033. http://dx.doi.org/10.3390/app112211033.
Texte intégralYang, Wen Chuan, Jiang Yong Wang et Hao Yu Zeng. « A MapReduce Telecommunication Data Center Analysis Model ». Advanced Materials Research 734-737 (août 2013) : 2863–66. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.734-737.2863.
Texte intégralTiwari, Jyotindra, Dr Mahesh Pawar et Dr Anjajana Pandey. « A Survey on Accelerated Mapreduce for Hadoop ». Oriental journal of computer science and technology 10, no 3 (3 juillet 2017) : 597–602. http://dx.doi.org/10.13005/ojcst/10.03.07.
Texte intégralAzhir, Elham, Mehdi Hosseinzadeh, Faheem Khan et Amir Mosavi. « Performance Evaluation of Query Plan Recommendation with Apache Hadoop and Apache Spark ». Mathematics 10, no 19 (26 septembre 2022) : 3517. http://dx.doi.org/10.3390/math10193517.
Texte intégralJo, Junghee, et Kang-Woo Lee. « High-Performance Geospatial Big Data Processing System Based on MapReduce ». ISPRS International Journal of Geo-Information 7, no 10 (6 octobre 2018) : 399. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi7100399.
Texte intégralYang, Wen Chuan, He Chen et Qing Yi Qu. « Research of a MapReduce Model to Process the Traffic Big Data ». Applied Mechanics and Materials 548-549 (avril 2014) : 1853–56. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.1853.
Texte intégralTeffer, Dean, Ravi Srinivasan et Joydeep Ghosh. « AdaHash : hashing-based scalable, adaptive hierarchical clustering of streaming data on Mapreduce frameworks ». International Journal of Data Science and Analytics 8, no 3 (1 août 2018) : 257–67. http://dx.doi.org/10.1007/s41060-018-0145-7.
Texte intégralKaramolegkos, Panagiotis, Argyro Mavrogiorgou, Athanasios Kiourtis et Dimosthenis Kyriazis. « EverAnalyzer : A Self-Adjustable Big Data Management Platform Exploiting the Hadoop Ecosystem ». Information 14, no 2 (3 février 2023) : 93. http://dx.doi.org/10.3390/info14020093.
Texte intégralYang, Wen Chuan, Rui Li et Zhi Dong Shang. « A MapReduce Model to Process Massive Switching Center Data Set ». Applied Mechanics and Materials 548-549 (avril 2014) : 1557–60. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.1557.
Texte intégralSaadoon, Muntadher, Siti Hafizah Ab Hamid, Hazrina Sofian, Hamza Altarturi, Nur Nasuha, Zati Hakim Azizul, Asmiza Abdul Sani et Adeleh Asemi. « Experimental Analysis in Hadoop MapReduce : A Closer Look at Fault Detection and Recovery Techniques ». Sensors 21, no 11 (31 mai 2021) : 3799. http://dx.doi.org/10.3390/s21113799.
Texte intégralAstsatryan, Hrachya, Arthur Lalayan, Aram Kocharyan et Daniel Hagimont. « Performance-efficient Recommendation and Prediction Service for Big Data frameworks focusing on Data Compression and In-memory Data Storage Indicators ». Scalable Computing : Practice and Experience 22, no 4 (26 novembre 2021) : 401–12. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v22i4.1945.
Texte intégralAnand, L., K. Senthilkumar, N. Arivazhagan et V. Sivakumar. « Analysis for guaranteeing performance in map reduce systems with hadoop and R ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.3 (8 juin 2018) : 445. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.33.14207.
Texte intégralYang, Wen Chuan, Guang Jie Lin et Jiang Yong Wang. « A MapReduce Clone Car Identification Model over Traffic Data Stream ». Applied Mechanics and Materials 346 (août 2013) : 117–22. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.346.117.
Texte intégralFernández, Alberto, Sara del Río, Victoria López, Abdullah Bawakid, María J. del Jesus, José M. Benítez et Francisco Herrera. « Big Data with Cloud Computing : an insight on the computing environment, MapReduce, and programming frameworks ». Wiley Interdisciplinary Reviews : Data Mining and Knowledge Discovery 4, no 5 (septembre 2014) : 380–409. http://dx.doi.org/10.1002/widm.1134.
Texte intégralDhasaratham, M., et R. P. Singh. « A Survey on Data Anonymization Using Mapreduce on Cloud with Scalable Two-Phase Top-Down Approach ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.20 (18 avril 2018) : 254. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.20.14773.
Texte intégralRahman, Md Wasi-ur, Nusrat Sharmin Islam, Xiaoyi Lu, Dipti Shankar et Dhabaleswar K. (DK) Panda. « MR-Advisor : A comprehensive tuning, profiling, and prediction tool for MapReduce execution frameworks on HPC clusters ». Journal of Parallel and Distributed Computing 120 (octobre 2018) : 237–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2017.11.004.
Texte intégralRavindra, Padmashree, et Kemafor Anyanwu. « Nesting Strategies for Enabling Nimble MapReduce Dataflows for Large RDF Data ». International Journal on Semantic Web and Information Systems 10, no 1 (janvier 2014) : 1–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.2014010101.
Texte intégralZheng, Kun, Kang Zheng, Falin Fang, Hong Yao, Yunlei Yi et Deze Zeng. « Real-Time Massive Vector Field Data Processing in Edge Computing ». Sensors 19, no 11 (7 juin 2019) : 2602. http://dx.doi.org/10.3390/s19112602.
Texte intégralDey, Tonmoy, Yixin Chen et Alan Kuhnle. « DASH : A Distributed and Parallelizable Algorithm for Size-Constrained Submodular Maximization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 3941–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25508.
Texte intégralRagala, Ramesh, et G. Bharadwaja Kumar. « Recursive Block LU Decomposition based ELM in Apache Spark ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 6 (4 décembre 2020) : 8205–15. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189141.
Texte intégralHung, Che-Lun, et Guan-Jie Hua. « Cloud Computing for Protein-Ligand Binding Site Comparison ». BioMed Research International 2013 (2013) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2013/170356.
Texte intégralCândido, Paulo Gustavo Lopes, Jonathan Andrade Silva, Elaine Ribeiro Faria et Murilo Coelho Naldi. « Optimization Algorithms for Scalable Stream Batch Clustering with k Estimation ». Applied Sciences 12, no 13 (25 juin 2022) : 6464. http://dx.doi.org/10.3390/app12136464.
Texte intégralJi, Yunhong, Yunpeng Chai, Xuan Zhou, Lipeng Ren et Yajie Qin. « Smart Intra-query Fault Tolerance for Massive Parallel Processing Databases ». Data Science and Engineering 5, no 1 (19 décembre 2019) : 65–79. http://dx.doi.org/10.1007/s41019-019-00114-z.
Texte intégralPal, Gautam, Gangmin Li et Katie Atkinson. « Multi-Agent Big-Data Lambda Architecture Model for E-Commerce Analytics ». Data 3, no 4 (1 décembre 2018) : 58. http://dx.doi.org/10.3390/data3040058.
Texte intégralAkritidis, Leonidas, Athanasios Fevgas, Panagiota Tsompanopoulou et Panayiotis Bozanis. « Evaluating the Effects of Modern Storage Devices on the Efficiency of Parallel Machine Learning Algorithms ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 29, no 03n04 (juin 2020) : 2060008. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213020600088.
Texte intégralWang, Zhong, Bo Suo et Zhuo Wang. « MRScheduling : An Effective Technique for Multi-Tenant Meeting Deadline in MapReduce ». Applied Mechanics and Materials 644-650 (septembre 2014) : 4482–86. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.644-650.4482.
Texte intégralDavid Odera. « A survey on techniques, methods and security approaches in big data healthcare ». Global Journal of Engineering and Technology Advances 14, no 2 (28 février 2023) : 093–106. http://dx.doi.org/10.30574/gjeta.2023.14.2.0035.
Texte intégralGorawski, Marcin, et Michal Lorek. « Efficient storage, retrieval and analysis of poker hands : An adaptive data framework ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 27, no 4 (20 décembre 2017) : 713–26. http://dx.doi.org/10.1515/amcs-2017-0049.
Texte intégralVidisha Sharma, Satish Kumar Alaria. « Improving the Performance of Heterogeneous Hadoop Clusters Using Map Reduce ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 7, no 2 (28 février 2019) : 11–17. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v7i2.5225.
Texte intégralZhang, Guigang, Chao Li, Yong Zhang et Chunxiao Xing. « A Semantic++ MapReduce Parallel Programming Model ». International Journal of Semantic Computing 08, no 03 (septembre 2014) : 279–99. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x14400091.
Texte intégralBansal, Ajay Kumar, Manmohan Sharma et Ashu Gupta. « Optimizing resources to mitigate stragglers through virtualization in run time ». Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, no 08 (31 août 2021) : 931–35. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/08486.
Texte intégralGao, Tilei, Ming Yang, Rong Jiang, Yu Li et 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.
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