Acerca de la aplicación de MapReduce + Hadoop en el tratamiento de Big Data
| Autor: | Antonio Hernández Dominguez, Adrian Hernández Yeja |
|---|---|
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Cubana de Ciencias Informáticas, Vol 9, Iss 3, Pp 49-62 (2015) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1994-1536 2227-1899 |
| Popis: | MapReduce + Hadoop es un modelo de programación que es utilizado por disímiles empresas que se dedican al desarrollo de software en el mundo, entre ellas Google y Yahoo. Dicho modelo brinda soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos (Big Data) en grupos de computadoras. El presente artículo está enfocado en la evaluación de esta interesante técnica para la recuperación eficiente de información sobre grandes volúmenes de datos. Por su parte dicha técnica permite establecer las capacidades necesarias con las que debe contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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