Calcul en nuage — principe ?
Infrastructure fournie comme service, gestion à distance.
MapReduce — rôle ?
Programmation distribuée pour grands calculs, avec mappers et reducers.
MapReduce
Modèle pour calcul distribué sur grandes données.
Calcul en nuage
Infrastructures gérées à distance comme service.
Échelle out
Augmentation de serveurs peu coûteux.
Agrégation locale
Réduit la taille des données intermédiaires.
Combiner
Mini-réducteur local sur Mapper.
MapReduce vs. Hadoop
Hadoop implémente MapReduce open source.
Fault tolerance
Perspectives de continuité en cas de panne.
Teste tes connaissances avec un QCM de 11 questions sur Calcul distribué et MapReduce avancé.
1. Quelle est la principale stratégie d’« échelle out » pour augmenter la puissance d’un traitement sur des données massives ?
2. Pourquoi MapReduce privilégie-t-il la co-localisation du code et des données lors du traitement de très grands volumes ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Calcul distribué et MapReduce avancé.
Voir la fiche →Réseaux
Cybersécurité
Réseaux
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