Gestion multitâche temps réel optimisée d’allocation et de libération de ressources de calcul
Ahlam Mennad, Mostefa Belarbi
كلية الرياضيات وعلوم الحاسب-جامعة ابن خلدون – تيارت · الجزائر
الموضوعات
علوم تطبيقية وتكنولوجية
الملخص
Sur le marché actuel, qui est piloté par les données, les algorithmes et les applications collectent des données sur les personnes, les processus, les système set les entreprises, ce qui entraîne la génération de volumes de données considérables. Le défi consiste à définir la solution qui permettra de traiter ces volumes de données rapidement, efficacement et sans pertes de connaissance significatives.C'est là qu'intervient le modèle de programmation MapReduce. Utilisé initialement par Google pour analyser ses résultats de recherche, MapReduce agagné en popularité grâce à sa capacité à diviser et traiter plusieurs téraoctets de données en parallèle et à obtenir ainsi des résultats plus rapides.Notre projet de fin d'étude vise à étudier les technologies Hadoop, et nous nous intéresserons particulièrement à ses composants HDFS et MapReduce. Dans ces ens, nous mettons en place en système multitâches temps réel pour intégrer les fonctions principales de MapReduce.
روابط وملفات
التعريف والنوع
- رقم الوثيقة
- 02ac2745-fd08-42ea-8cf6-fdb7d45924db
- رقم العقد
- 0
- نوع الوسائط
- Crawler
- نوع المحتوى
- الرسائل العلمية
- صيغة المصدر
- ماستر (LMD)
- نوع الملف
- pdf text
- أسماء الملفات
- 2259048_1.pdf
بيانات النشر
- ألقاب المؤلفين
- [{"name_ar":"Ahlam Mennad","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Mostefa Belarbi","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]
- اللغة
- French
المصدر والدورية
- اسم المصدر
- Gestion multitâche temps réel optimisée d’allocation et de libération de ressources de calcul
المحتوى والصفحات
- عدد الصفحات
- 0
- كلمات الباحثين
- Gestion multitâche temps
إشراف وإعداد
- الإشراف
- Mostefa Belarbi
- الإعداد
- Ahlam Mennad
الاقتباسات الببليوغرافية
APA
MLA