MAPREDUCE in Korean translation

• mapreduce
• mapreduce를
• mapreduce는
• mapreduce에
• 맵 리듀스 mapreduce
• 논문의 제목 은 mapreduce

Examples of using Mapreduce in English and their translations into Korean

The MapReduce programming model has been successfully used at Google for many different purposes.
MapReduce 프로그래밍 모델은 구글에서 여러가지 서로 다른 목적을 위해 성공적으로 사용되고 있다.

Facebook built Hive on MapReduce early because it was the shortest path to SQL on Hadoop.
Facebook은 초기에 MapReduce 상에 Hive를 구축했지만, 그건 Hadoop SQL 로 최단의 길이었기 때문입니다.

I will share a downloadable comprehensive guide which explains each part of the MapReduce program in that very blog.
나는 바로 블로그에서 MapReduce 프로그램의 각 부분을 설명하는 다운로드 가능한 포괄적 인 가이드를 공유 할 것입니다.

Second, a large variety of problems are easily expressible as MapReduce computations.
두 번째로 매우 다양한 문제들을 MapReduce 연산으로 쉽게 표현할 수 있다.

The learners will be able to write complex MapReduce transformations using a simple scripting language called Pig Latin.
학습자는 Pig Latin이라는 간단한 스크립팅 언어를 사용하여 복잡한 MapReduce 변환을 작성할 수 있습니다.

Run these commands to get your subscription information and start execution of the MapReduce program.
위의 명령을 실행하여 구독 정보를 검색하여 MapReduce 프로그램 실행을 시작합니다.

In Table 1, we show some statistics for a subset of MapReduce jobs run at Google in August 2004.
Table 1은 2004년 8월 Google에서 실행된 MapReduce job들의 서브셋에 대한 통계를 보여준다.

To transform the data in Hadoop MapReduce and then to export the data back into an RDBMS.
그 후에 데이터를 Hadoop MapReduce에서 변환 한 다음 다시 RDBMS로 내보낼 수 있습니다.

MapReduce is slow since it reads the entire input data set each time.
맵리듀스는 매번 입력 데이터 집합 전체를 읽으므로 속도가 느립니다.

Unlike MapReduce, the update phase can both read and modify overlapping sets of data.
맵리듀스와 달리 Update Phase는 데이터가 겹치는 부분도 읽거나 수정할 수 있다.

Finally, MapReduce does not return any results until the entire process is finished.
마지막으로 맵리듀스는 전체 프로세스가 완료 될 때까지 결과를 반환하지 않습니다.

The very earliest versions of Hadoop supported exactly one way of getting at data: MapReduce.
Hadoop 초창기 버전은 데이터를 다루기 위한 방법으로는 오직 한가지, MapReduce만 지원 했습니다.

Hadoop and MapReduce have long been mainstays of the big data movement,
하둡과 맵리듀스(MapReduce)는 오랫동안 빅 데이터의 중심이었지만, 일부 기업들은 이제 거대하고

In this example, we are going to demonstrate the second component of Hadoop framework called MapReduce and we will do so by Word Count Example(Hello World program of the Hadoop Ecosystem) but first we shall understand what MapReduce actually is.
이 예제에서는 MapReduce라는 Hadoop 프레임워크의 두 번째 구성 요소를 보여 줄 것이고 단어 수 예제(Hadoop 생태계의 Hello World 프로그램)를 통해 이를 수행하지만 먼저 MapReduce가 실제로 무엇인지 이해해야 합니다.

the Apache HBase engine(not based on MapReduce), and the Search engine(not based on MapReduce), and third-party engines like SAS
를 기반으로 하지 않는), 검색엔진 (MapReduce를 기반으로 하지 않는) 및 고객이 선택해서 디플로이(deploy)

MapReduce operations, and.
MapReduce 작업, 그리고.

Simple explanation of MapReduce?
MapReduce에 대한 간단한 설명?

MapReduce is Hadoop's native batch processing engine.
MapReduce는 Hadoop의 기본 엔진입니다.

What Is Amazon EMR(Elastic MapReduce)?
Amazon Elastic MapReduce(EMR) 단계는 어떻게 취소합니까?

Spark's performance is generally considerably faster than Hadoop MapReduce.
Spark의 성능은 일반적으로 Hadoop MapReduce보다 상당히 빠릅니다.