1. Quelle est la principale stratégie d’« échelle out » pour augmenter la puissance d’un traitement sur des données massives ?
2. Qu'est-ce que le modèle MapReduce en termes de programmation et d'exécution pour le traitement de données massives?
3. Pourquoi MapReduce privilégie-t-il la co-localisation du code et des données lors du traitement de très grands volumes ?
Calcul en nuage — principe ?
Infrastructure fournie comme service, gestion à distance.
MapReduce
Modèle pour calcul distribué sur grandes données.
MapReduce — rôle ?
Programmation distribuée pour grands calculs, avec mappers et reducers.
Calcul en nuage
Infrastructures gérées à distance comme service.
Échelle out
Augmentation de serveurs peu coûteux.
Agrégation locale
Réduit la taille des données intermédiaires.
La fiche de révision couvre les notions essentielles de Calcul distribué et MapReduce avancé. Elle est structurée par thématiques pour faciliter l'apprentissage et la mémorisation, avec des définitions clés, des explications et des synthèses.
Lire la fiche complète →Le QCM contient 11 questions à choix multiples avec corrections détaillées et explications pour chaque réponse. Idéal pour tester tes connaissances et identifier tes lacunes.
Faire le QCM (11 questions) →Revizly propose 9 flashcards interactives sur Calcul distribué et MapReduce avancé. Chaque carte présente une question au recto et la réponse au verso, permettant une révision active et efficace basée sur la répétition espacée.
Voir toutes les 9 flashcards →Importe ton PDF ou colle ton cours, l'IA génère fiches, QCM et flashcards en 30 secondes.