Calcul distribué et MapReduce avancé

Extracto de la hoja de repaso

Plan du Cours

  1. Calcul en nuage et MapReduce
  2. Agrégation locale et correction
  3. Paires, bandes et index inversé
  4. Compression des postings
  5. Algorithmes sur graphes
  6. PageRank distribué
  7. Algorithmes EM
  8. Modèles de Markov cachés
  9. Alignement de mots et langue
  10. CRF et optimisation

1. Calcul en nuage et MapReduce

Notions clés & Définitions

  • MapReduce : Modèle de programmation et cadre d’exécution pour effectuer des calculs distribués sur de très grandes quantités de données, sur des grappes de serveurs banalisés.
  • Calcul en nuage : Approche de calcul où l’infrastructure de serveurs est fournie comme service, et où des données et traitements sont gérés à distance par des centres de données.
  • Utility computing : Principe consistant à facturer les ressources de calcul de façon mesurée, comme un service à la demande, avec élasticité via la mise à disposition de ressources virtuelles.
  • Échelle out : Stratégie consistant à augmenter la puissance d’un traitement en ajoutant de nombreux serveurs peu coûteux plutôt qu’en renforçant fortement quelques machines.

Points essentiels

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Vista previa del cuestionario

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?

3. Pourquoi MapReduce privilégie-t-il la co-localisation du code et des données lors du traitement de très grands volumes ?

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Vista previa de las tarjetas de memoria

Calcul en nuage — principe ?

Infrastructure fournie comme service, gestion à distance.

MapReduce

Modèle pour calcul distribué sur grandes données.

MapReduce — rôle ?

Programmation distribuée pour grands calculs, avec mappers et reducers.

Calcul en nuage

Infrastructures gérées à distance comme service.

Échelle out

Augmentation de serveurs peu coûteux.

Agrégation locale

Réduit la taille des données intermédiaires.

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Preguntas frecuentes

¿Qué cubre la hoja de repaso sobre Calcul distribué et MapReduce avancé?

La hoja de repaso cubre los conceptos esenciales de Calcul distribué et MapReduce avancé. Está organizada por temas para facilitar el aprendizaje y la memorización, con definiciones clave, explicaciones y resúmenes.

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¿Cuántas preguntas tiene el cuestionario de Calcul distribué et MapReduce avancé?

El cuestionario contiene 11 preguntas de opción múltiple con correcciones y explicaciones detalladas para cada respuesta. Ideal para poner a prueba tus conocimientos e identificar lagunas.

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¿Cómo estudiar Calcul distribué et MapReduce avancé con tarjetas de memoria?

Revizly ofrece 9 tarjetas de memoria interactivas sobre Calcul distribué et MapReduce avancé. Cada tarjeta presenta una pregunta en el anverso y la respuesta en el reverso, permitiendo una revisión activa y efectiva basada en la repetición espaciada.

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