Improving IO Efficiency in Hadoop-Based Massive Data Analysis Programs
المؤلفون المشاركون
Lee, Kyong-Ha
Kang, Woo Lam
Suh, Young-Kyoon
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Apache Hadoop has been a popular parallel processing tool in the era of big data.
While practitioners have rewritten many conventional analysis algorithms to make them customized to Hadoop, the issue of inefficient I/O in Hadoop-based programs has been repeatedly reported in the literature.
In this article, we address the problem of the I/O inefficiency in Hadoop-based massive data analysis by introducing our efficient modification of Hadoop.
We first incorporate a columnar data layout into the conventional Hadoop framework, without any modification of the Hadoop internals.
We also provide Hadoop with indexing capability to save a huge amount of I/O while processing not only selection predicates but also star-join queries that are often used in many analysis tasks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Kyong-Ha& Kang, Woo Lam& Suh, Young-Kyoon. 2018. Improving IO Efficiency in Hadoop-Based Massive Data Analysis Programs. Scientific Programming،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214653
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Kyong-Ha…[et al.]. Improving IO Efficiency in Hadoop-Based Massive Data Analysis Programs. Scientific Programming No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214653
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Kyong-Ha& Kang, Woo Lam& Suh, Young-Kyoon. Improving IO Efficiency in Hadoop-Based Massive Data Analysis Programs. Scientific Programming. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214653
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214653
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر