MapReduce внутри, снаружи или сбоку от параллельных СУБД

Введение
Аналитические параллельные СУБД сегодня
При чем здесь MapReduce?
MapReduce: модель и реализации
Общая модель программирования MapReduce
Реализация в распределенной среде
Выполнение MR-приложения
Отказоустойчивость
Резервные задачи

Расширенные средства
Функция разделения
Гарантии упорядоченности
Функция-комбинатор
Форматы входных и результирующих данных

MapReduce внутри, снаружи или сбоку от параллельных СУБД

MapReduce внутри параллельной СУБД
Greenplum MapReduce наравне с SQL
MAD Skills: новый подход к организации хранилищ данных и аналитике
Реализация MapReduce в Greenplum Database

MapReduce внутри, снаружи или сбоку от параллельных СУБД

Aster Data MapReduce как основа нового механизма функций, определяемых пользователями
Предпосылки и преимущества использования механизма SQL/MapReduce
Синтаксис, семантика и особенности реализации SQL/MapReduce

MapReduce внутри, снаружи или сбоку от параллельных СУБД

Параллельная СУБД на основе MapReduce
Общая организация HadoopDB
Немного про Hadoop MapReduce
Собственные компоненты HadoopDB

Производительность, масштабируемость
Производительность и маштабируемость
Устойчивость к отказам и неоднородности среды
Использование MapReduce для подготовки данных параллельных СУБД
MapReduce и ETL
Hadoop и Vertica
Заключение
Литература

Microsoft Visual J++. Создание приложений и аплетов на языке Java

Рассмотрены вопросы использования мультизадачности в приложениях Java, методы работы с графикой, звуком и анимацией. Много внимания уделено организации взаимодействия аплетов и сервера Web, а также описанию способов передачи данных и организации распределенной обработки информации в сети Internet с использованием приложений Java.

Мобильность Java
Обработка событий от кнопки
Мультизадачность
Класс StreamTokenizer для разбора входных потоков
Исходные тексты приложения

Работа в WWW
Немного Java - и страница ожила


Содержание раздела

---