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Angewandtes MapReduce am Beispiel von Apache Hadoop

MapReduce ist ein Entwurfsmuster zur Parallelisierung von Batches. Die Parallelisierung erlaubt das Rechnen mit erschwinglicher Hardware auf sehr vielen Daten in kurzer Zeit. Der erste Teil des Vortrags konzentriert sich auf die Erklärung der Funktionsweise von MapReduce und die Darstellung von Beispielen. Im zweiten Teil geht es schließlich um die anstehenden Neuerungen, die durch den Rewrite von MapReduce in Apache Hadoop anstehen sowie die Performance und Flexibilität steigern sollen.

Referent

Bernd Fondermann

verfolgt seit 2008 die Entwicklung von Apache Hadoop und seinem reichhaltigen Ökosystem. Er ist derzeit mit Schwerpunkt Hadoop als Trainer, Berater und Entwickler tätig. Außerdem bietet er mit Zillion:One Hosting-Dienstleistungen rund um Hadoop an.