クラウドコンピューティングにおけるデータ集約型コンピューティングとは何ですか？
質問者：カミラ・バトニック|最終更新日：2020年4月17日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングデータのストレージとウェアハウジング
前書き ？データ集約型コンピューティングは、スケーラブルな並列処理を使用してデータギャップに対処できる新しいコンピューティングパラダイムを表しており、政府、商業組織、および研究環境が大量のデータを処理し、以前は非現実的であると考えられていたアプリケーションを実装できるようにします。
また、データ集約型アプリケーションとはどういう意味ですか？データ集約型は、I / Oバウンドであるか、大量のデータを処理する必要があるアプリケーションを説明するために使用されます。このようなアプリケーションは、処理時間のほとんどをI / Oとデータの移動および操作に費やします。
同様に、クラウドでコンピューティングを多用するアプリケーションを処理できるのはどれですか？コンピューティングという用語は、サーバーやデータセンターのスペース、およびクラウドコンピューティングで頻繁に使用されます。クラウドコンピューティングでは、インフラストラクチャとリソースを理想的に構築して、コンピューティングを効率的に処理できます。これは、長期間にわたって大量のコンピューティング能力を必要とする集中的なアプリケーションです。
では、データ集約型科学とは何ですか？
データ-集中的な科学は画期的な分野です。ハイパフォーマンスコンピューティングを含む幅広い分野を網羅し、計算研究と問題解決を使用して、科学、産業、社会が直面する大きな問題に取り組んでいます。
クラウドコンピューティングにおけるMapReduceとは何ですか？
クラウドコンピューティングは、インターネットを介して、通常はデータセンターの規模と信頼性レベルでオンデマンドのリソースまたはサービスを提供するように設計されています。 MapReduceは、作業を一連の独立したタスクに分割することにより、大量のデータを並行して処理するために設計されたプログラミングモデルです。
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広範なデータとは何ですか？
広範なデータ：空間単位に依存するデータ（例：人口の合計）
データアプリケーションとは何ですか？
データアプリケーションは、データ駆動型の世界が向かう大きな部分です。これらは、データサイエンスが運用可能になる方法です。それらは、エンドユーザー（対象分野の専門家、ビジネスの意思決定者、または消費者）が、大小を問わずデータと対話する方法です。
ビッグデータを処理するには、どのような特別な計算方法が必要ですか？
ビッグデータに適用されている追加のテクノロジーには、多重線形部分空間学習などの効率的なテンソルベースの計算、超並列処理（MPP）データベース、検索ベースのアプリケーション、データマイニング、分散ファイルシステム、分散キャッシュ（バーストバッファーなど）が含まれます。 Memcached）、分散
ストリーミングデータとは何ですか？
ストリーミングデータは、さまざまなソースによって継続的に生成されるデータです。このようなデータは、すべてのデータにアクセスすることなく、ストリーム処理技術を使用して段階的に処理する必要があります。これは通常、多くの異なるソースによって高速で生成されるビッグデータのコンテキストで使用されます。
コンピューティングインフラストラクチャとは何ですか？
簡単に言うと、コンピューティングの定義は次のとおりです。これは、ネットワーク、運用、および/またはテレフォニーに含まれていないインフラストラクチャ要素の全範囲を含む用語です。
CPUを集中的に使用するとはどういう意味ですか？
計算集約型とは、気象プログラムやその他の科学アプリケーションなど、多くの計算を必要とするすべてのコンピュータアプリケーションに適用される用語です。同様の、しかし明確な用語であるコンピュータ集約型は、グリッドコンピューティングなど、多くのコンピュータを必要とするアプリケーションを指します。
CPUを集中的に使用するタスクとは何ですか？
並べ替え、検索、グラフの走査、行列の乗算はすべてCPU操作であり、プロセスはCPUを集中的に使用するかどうかは、実行の量と頻度によって異なります。
コンピューティングとはどういう意味ですか？
計算することは、文字通りまたは比喩的に計算することです。コンピューターは、人間がこれまでにできるよりも速く、あなたのために数学を行います。あなたは「多くの場合、何かがいることを誰かに言うのを聞くでしょう『計算しないと。』これは、それが合計されないことを意味します、それは意味がありません。
ハードウェアの目的は何ですか？
簡単に言うと、コンピュータハードウェアは、コンピュータシステムが機能するために必要な物理コンポーネントです。これには、PCまたはラップトップ内で動作する回路基板を備えたすべてのものが含まれます。マザーボード、グラフィックカード、CPU（中央処理装置）、換気ファン、Webカメラ、電源などが含まれます。
コンピューティングとストレージとは何ですか？
「コンピューティングとストレージの分離」には、すべての永続データがリモートのネットワーク接続ストレージに保存されるようにデータベースシステムを設計することが含まれます。このアーキテクチャでは、ローカルストレージは一時データにのみ使用され、永続ストレージ上のデータから（必要に応じて）いつでも再構築できます。
計算能力とは何ですか？
次の定義を使用してみましょう。計算能力：2つのプロセッサが同じプログラムを実行でき（各プロセッサの機械語に変換した後）、同じ結果を生成できる場合、2つのプロセッサは同じ計算能力を持ちます。たとえば、2つのプロセッサの電力が同じであるとします。
クラウドコンピューティングの計算能力とは何ですか？
クラウドコンピューティングは、ユーザーによる直接のアクティブな管理なしで、コンピューターシステムリソース、特にデータストレージとコンピューティングパワーをオンデマンドで利用できることです。この用語は一般に、インターネットを介して多くのユーザーが利用できるデータセンターを表すために使用されます。
グリッドコンピューティングとは何ですか？それはどのように機能しますか？
グリッドコンピューティングのしくみ。最も基本的なレベルでは、グリッドコンピューティングは、各コンピューターのリソースがシステム内の他のすべてのコンピューターと共有されるコンピューターネットワークです。処理能力、メモリ、データストレージはすべて、承認されたユーザーが特定のタスクに利用して活用できるコミュニティリソースです。
MapReduceの例とは何ですか？
MapReduceの例
都市が鍵であり、気温が価値です。 MapReduceフレームワークを使用すると、これを5つのマップタスクに分割できます。各マッパーは5つのファイルの1つで動作します。マッパータスクはデータを調べて、各都市の最高気温を返します。 MapReduceモデルとは何ですか？
MapReduceは、Javaに基づく分散コンピューティングのための処理技術およびプログラムモデルです。 MapReduceアルゴリズムには、MapとReduceという2つの重要なタスクが含まれています。 Mapはデータのセットを取得し、それを別のデータのセットに変換します。ここで、個々の要素はタプル（キー/値のペア）に分割されます。
MapReduceはどこで使用されますか？
MapReduceはHadoopの処理レイヤーです。 MapReduceは、作業を一連の独立したタスクに分割することにより、大量のデータを並行して処理するために設計されたプログラミングモデルです。マップが作業を削減する方法にビジネスロジックを配置するだけで、残りはフレームワークによって処理されます。
Hdfsはどのように定義されますか？
Hadoop分散ファイルシステム（ HDFS ）は、 Hadoopアプリケーションで使用される主要なデータストレージシステムです。 NameNodeおよびDataNodeアーキテクチャを採用して、高度にスケーラブルなHadoopクラスター全体でデータへの高性能アクセスを提供する分散ファイルシステムを実装します。