MapReduce: Modèles d'exécution pour l'informatique distribuée
Description
Cette séance de cours présente le modèle de programmation MapReduce pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur sa vision, des exemples d'applications comme le nombre de mots et des mécanismes sous-jacents comme le brouillage et la réduction. Il traite de la simplicité et de la complexité du calcul distribué, des défis avec MapReduce, et de son impact sur le traitement des mégadonnées.
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Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Présente la programmation LabVIEW, couvrant la gestion de la mémoire, les types de données et les concepts de programmation parallèle, avec des démonstrations pratiques.
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Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.