Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
The Design for High Dynamic GPS Receiver in a Combinated Method of FLL and PLL Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

73. Join Optimization for Large-Scale Data Analysis in MapReduce

verfasst von : Li Zhang, Shicheng Xu, Chengbao Peng

Erschienen in: Emerging Technologies for Information Systems, Computing, and Management

Verlag: Springer New York

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

As the coming of the big data age, there is a new hot spot on how to handle and process huge amounts of data. The MapReduce parallel computing framework is increasingly being used in large-scale data analysis. Although there have been many studies about the join operation in the traditional relational database, join algorithms in MapReduce are inefficient. In this paper, we describe a number of well-known join algorithms in MapReduce, and present an experimental comparison of these join algorithms based on Hadoop cluster. An optimization algorithm for map side chain is proposed.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Combination Approach of SVM Ensembles and Resampling Method for Imbalanced Datasets
Nächstes Kapitel Key Technologies of Data Preparation for Simulation Systems
Literatur
1.
Dean, J., Ghemawat, S.: Mapreduce: simplified data processing on large clusters. Commun. ACM 51(1),107–113 (2008)
2.
3.
Thusoo, A., Sarma, J.S., Jain, N., Shao, Z., Chakka, P., Anthony, S., Liu, H., Wycko, P., Murthy, R.: Hive: a warehousing solution over a map-reduce framework. Proc. VLDB Endow 2(2), 1626–1629 (2009)
4.
Thusoo, A., Murthy, R., Sarma, J.S., Shao, Z., Jain, N., Chakka, P., Anthony, S., Liu, H., Zhang, N.: Hive—a petabyte scale data warehousing using hadoop, ICDE (2010)
5.
Gates, A.F., Natkovich, O., Chopra, S., Kamath, P., Narayanamurthy, S.M., Olston, C., Reed, B., Srinivasan, S., Srivastava, U.: Building a high-level dataflow system on top of map-reduce: the pig experience. Proc. VLDB Endow 2(2), 1414–1425 (2009)
6.
7.
Metadaten
Titel
Join Optimization for Large-Scale Data Analysis in MapReduce
verfasst von
Li Zhang
Shicheng Xu
Chengbao Peng
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer New York
Buch
Emerging Technologies for Information Systems, Computing, and Management

Print ISBN: 978-1-4614-7009-0

Electronic ISBN: 978-1-4614-7010-6

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7010-6_73

Neuer Inhalt

    Bildnachweise