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MaRe: Processing Big Data with application containers on Apache Spark

机译：MaRe：在Apache Spark上使用应用程序容器处理大数据

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Life science is increasingly driven by Big Data analytics, and the MapReduce programming model has been proven successful for data-intensive analyses. However, current MapReduce frameworks offer poor support for reusing existing processing tools in bioinformatics pipelines. Furthermore, these frameworks do not have native support for application containers, which are becoming popular in scientific data processing.

机译：生命科学越来越受到大数据分析的推动，并且MapReduce编程模型已被证明对于数据密集型分析是成功的。但是，当前的MapReduce框架对在生物信息学管道中重用现有处理工具的支持不佳。此外，这些框架没有对应用程序容器的本地支持，而应用程序容器在科学数据处理中变得越来越流行。

著录项

期刊名称 GigaScience
作者
Marco Capuccini; Martin Dahlö; Salman Toor; Ola Spjuth;
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作者单位

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年(卷),期 2020(9),5
年度 2020
页码 -1
总页数 12
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
MapReduce; application containers; Big Data; Apache Spark; workflows;

机译：MapReduce;应用程序容器;大数据;Apache Spark;工作流程;

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