Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "szkielet algorytmiczny" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Parallelizing user-defined functions in the ETL workflow using orchestration style sheets
Autorzy:
Ali, Syed Muhammad Fawad
Mey, Johannes
Thiele, Maik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331096.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
ETL workflow
parallel ETL operator
parallel algorithmic skeleton
user defined function
workflow ETL
równoległy szkielet algorytmiczny
funkcja zdefiniowana przez użytkownika
Opis:
Today’s ETL tools provide capabilities to develop custom code as user-defined functions (UDFs) to extend the expressiveness of the standard ETL operators. However, while this allows us to easily add new functionalities, it also comes with the risk that the custom code is not intended to be optimized, e.g., by parallelism, and for this reason, it performs poorly for data-intensive ETL workflows. In this paper we present a novel framework, which allows the ETL developer to choose a design pattern in order to write parallelizable code and generates a configuration for the UDFs to be executed in a distributed environment. This enables ETL developers with minimum expertise in distributed and parallel computing to develop UDFs without taking care of parallelization configurations and complexities. We perform experiments on large-scale datasets based on TPC-DS and BigBench. The results show that our approach significantly reduces the effort of ETL developers and at the same time generates efficient parallel configurations to support complex and data-intensive ETL tasks.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 69-79
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance evaluation of MapReduce using full virtualisation on a departmental cloud
Autorzy:
González-Vélez, H.
Kontagora, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907802.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
przetwarzanie w chmurze
przetwarzanie równoległe
szkielet algorytmiczny
MapReduce
server virtualization
cloud computing
algorithmic skeletons
structured parallelism
parallel computing
Opis:
This work analyses the performance of Hadoop, an implementation of the MapReduce programming model for distributed parallel computing, executing on a virtualisation environment comprised of 1+16 nodes running the VMWare workstation software. A set of experiments using the standard Hadoop benchmarks has been designed in order to determine whether or not significant reductions in the execution time of computations are experienced when using Hadoop on this virtualisation platform on a departmental cloud. Our findings indicate that a significant decrease in computing times is observed under these conditions. They also highlight how overheads and virtualisation in a distributed environment hinder the possibility of achieving the maximum (peak) performance.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 2; 275-284
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies