Karteikarten: Calcul distribué et MapReduce avancé — 9 Karten

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1Frage

Calcul en nuage — principe ?

Antwort

Infrastructure fournie comme service, gestion à distance.

2Frage

MapReduce

Antwort

Modèle pour calcul distribué sur grandes données.

3Frage

MapReduce — rôle ?

Antwort

Programmation distribuée pour grands calculs, avec mappers et reducers.

4Frage

Calcul en nuage

Antwort

Infrastructures gérées à distance comme service.

5Frage

Échelle out

Antwort

Augmentation de serveurs peu coûteux.

6Frage

Agrégation locale

Antwort

Réduit la taille des données intermédiaires.

7Frage

Combiner

Antwort

Mini-réducteur local sur Mapper.

8Frage

MapReduce vs. Hadoop

Antwort

Hadoop implémente MapReduce open source.

9Frage

Fault tolerance

Antwort

Perspectives de continuité en cas de panne.

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Teste dein Wissen mit 11 Fragen zu Calcul distribué et MapReduce avancé.

1. Quelle est la principale stratégie d’« échelle out » pour augmenter la puissance d’un traitement sur des données massives ?

2. Qu'est-ce que le modèle MapReduce en termes de programmation et d'exécution pour le traitement de données massives?

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