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A scalable two-phase top-down specialization approach using Dache in MapReduce framework

机译:在MapReduce框架中使用Dache的可扩展的两阶段自上而下的专业化方法

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摘要

The big-data refer to the extensive disseminated data processing approach that operates on Enormous amount of data. Apache Hadoop is an freely available framework used for big data applications. MapReduce is a programming model. MapReduce framework makes an intermediate data. After finishing the task in MapReduce the completion time of MapReduce jobs is high and data retrieval is low. This paper aims to process large scale data using Dache in a MapReduce framework. In Data aware cache, intermediate results are submitted to the cache manager. Dache improves the completion time of MapReduce jobs, quickly retrieve the data efficiently and enhance the scalability.
机译:大数据指的是对大量数据进行操作的广泛的分布式数据处理方法。 Apache Hadoop是用于大数据应用程序的免费框架。 MapReduce是一种编程模型。 MapReduce框架制作中间数据。在MapReduce中完成任务后,MapReduce作业的完成时间较长,而数据检索的时间较短。本文旨在在MapReduce框架中使用Dache处理大规模数据。在数据感知缓存中,中间结果将提交给缓存管理器。 Dache缩短了MapReduce作业的完成时间,快速有效地检索数据并增强了可伸缩性。

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