Hadoop公司

apachehadoop软件库是一个框架,允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。设计的每台计算机都提供数千台本地计算机。与依赖硬件来提供高可用性不同,库本身的设计目的是在应用程序层检测和处理故障,因此在一组计算机上提供高可用性服务,每台计算机都可能发生故障。


zbMATH中的参考文献(参考文献125篇)

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  1. 贝克尔,弗洛伦特;蒙塔莱格里,佩德罗;拉帕波特,伊万;托丁卡:广播拥挤集团模型中随机性的作用(2021)
  2. 祖玛,阿图尔;戴维斯,彼得;Parter,Merav:在拥挤集团和MPC中简单、确定、恒定的圆形着色(2021)
  3. 费尔南德斯·巴索,卡洛斯;鲁伊斯,M.多洛雷斯;Martin Bautista,Maria J.:在大数据中发现模糊关联规则的Spark解决方案(2021)
  4. 艾哈迈迪,萨巴;库勒,萨米尔;普罗希特,曼尼什;杨晟:关于调度协同流(2020)
  5. 祖玛,阿图尔;Łącki,雅库布;梅干,亚历山德;斯洛博丹,米特洛维奇;奥纳克,克兹什托夫;Sankowski,Piotr:并行匹配算法的圆形压缩(2020)
  6. 费尔德曼,丹;施密特,梅兰妮;Christian Sohler:将大数据转化为小数据:恒定大小的(k)核心集-均值、主成分分析和投影聚类(2020)
  7. 蒙塔莱格里,P。;佩雷斯·萨拉扎尔。;拉帕波特,I。;Todinca,I.:拥挤集团中的图重建(2020)
  8. 王再荣;唐玄;刘浩怀;彭凌西:人工免疫智能启发的动态实时计算机取证模型(2020)
  9. 张隆新;周丽倩;萨拉赫,艾哈迈德:云计算环境中期限受限并行任务的高效科学工作流调度(2020)
  10. 达恩斯,克拉丽斯;Jourdan,Laetitia:数据挖掘的元启发式(2019)
  11. 法鲁吉亚,安德里亚;费拉吉纳,保罗;安东尼奥·弗朗吉奥尼;文图里尼,罗萨诺:双标准数据压缩(2019)
  12. 苏布拉马提安;Abhishek Singh:使用R进行机器学习。R中的时间序列和基于行业的用例(2019)
  13. 里斯科,A。;Rodríguez HortaláJ.:火花流的基于属性的测试(2019)
  14. 罗伊,阿西姆;石板库雷什;潘德,卡蒂凯亚;奈尔,迪维莎;盖罗拉,卡提克;贾恩,波亚;辛格,苏拉杰;夏尔玛,基蒂;亚甲代,亚克谢;林毅阳;沙玛,沙尚克;哥蒂,拉姆亚;张月欣;吉、唐;梅塔,特哈斯;辛达努鲁,赫曼特;奥卡福,诺索;达斯、桑塔克;戈帕尔,奇丹巴拉。;Rudraraju,斯里尼瓦萨B。;Kakarlapudi,Avinash V.:机器学习平台的性能比较(2019)
  15. Yadu Babuji,Anna Woodard,Zhuozhao Li,Daniel S.Katz,Ben Clifford,Rohan Kumar,Lukasz Lacinski,Ryan Chard,Justin M.Wozniak,Ian Foster,Michael Wilde,Kyle Chard:Parsl:Python中的普及并行编程(2019)阿尔十四
  16. 阴、朝;吕海涛;李同芳;瞿小平;王建宗;高广勇:一种新的分布式存储系统最小矩阵计算编码方法(2019)
  17. 亚历山大·福斯;Marianthi Markatou:kamila:R和Hadoop中的混合类型数据聚类(2018)不是zbMATH
  18. 阿尔纳西尔,杰米J。;Shanahan,Hugh P.:转录组学:使用MapReduce量化非均匀阅读分布(2018)
  19. 阿莱奥,阿莱西奥;迪迪莫,沃尔特;利奥塔,朱塞佩;Montecchiani,Fabrizio:GiVip:分布式图形处理系统的可视化分析器(2018)
  20. 巴蒂尼,穆罕默德·侯赛因;贝尼扎德,索黑尔;德拉克山,玛莎;哈加依,穆罕默德·塔吉;Mirrokni,Vahab:简短声明:大型树的mapreduce算法(2018)

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