パイプラインは、各要素の出力は、次の入力になるように配置された特定のジョブを実行するための操作の連結です。ApacheのクランチのはApache HadoopののMapReduceのパイプラインを扱うより簡単な方法を提供します。クランチを組み立てる様々な形態でMapReduceのパイプラインを操作するために使用することができる既製の方法および機能の多くを提供することによって、このプロセスを単純化します。プロジェクトは、Scalaの1（うずくまると命名）と一緒に、ネイティブJava...
はApache CommonsのDBCPは、Apache Commonsのデータベース接続プーリングの略です。ユーザーがデータベースに彼らはそのデータを操作する必要があるたびに再接続する必要はありませんので、このパッケージには、自慢の接続プーリング技術、データベース接続のキャッシュを可能にするシステムを実装しています。これは、データベース・サーバのリソースを節約し、DBの応答性を向上させます。接続プールは、リレーショナル・データベースのための技術であるとApache...
Apacheのスライダーは、Hadoopの環境を対象とし、また糸として知られているデータベースの次世代MapReduceの2.0標準に基づいています。スライダーは、糸のアプリケーションが必要なリソースに基づいて、ダウンスケールアップまたはできるように、基礎となるHadoopのデータベースまたはデータベースクラスタと対話糸準拠のアプリケーションを作成するために使用することができます。スライダーは、リソースの使用状況と任意の障害を追跡する、開発者はアプリケーションのプロセスを監視することができます。プロセスが失...
はApache OpenJPAのは、2つの別々の枝、各生産レベルの材料にしています。両者の違いは、彼らが実装規格です。 2.xブランチは、JSR-317のJava永続性2.0仕様をモデルにしている間に1.xのブランチは、JSR-220エンタープライズJavaBean 3.0 specificationmに従います。OpenJPAのは春とTomcatアプリケーションのための永続化層として箱から出して動作しますが、開発者は、あっても非Java...
ApacheのAccumuloは、GoogleのBigtableのから、ApacheのHadoopの、倹約と飼育係に、様々な技術のマッシュアップです。GoogleのBigtableのシステムと比較すると、Accumuloには、独自のいくつかの改善を提供しています。これらは、テーブルのセルベースのアクセス制限、希望の時間に、最適な条件で、キーと値のペアを管理するためのサーバー側のシステム、およびクライアントAPIの多くが含まれています。データベースには、あなたの毎日のウェブサイトを実行して、開発者は情報の...
はApache...
ApacheのMRUnitは、開発者は、データベース自体にその実行前のMapReduceジョブの問題を検出するのに使用することができるユニットテストを書くことができます。Hadoopのデータベースは、通常、大規模な、非常に高価なデータベースクラスタで使用しているためのHadoopのMapReduceのジョブをテストするユニットによって、開発者は無駄なリソースの消費を回避することができ、良い習慣を持っています。MRUnitは、Apacheアブロとともに、Hadoopのの1.xおよび2.xの支店で動作します。使...
リレーショナル別名 - はApache...
はApache CouchDBは、最初はIBMで開発され、Apache Software...
Apacheのトルクは、Javaコードとデータベースサーバーの間に立って中間層である。これは、カスタムトルクJavaオブジェクトを取得し、データベース上で実行することができます準拠したSQLコードに変換して動作します。単にSQL文を実行しているほかに、トルクも結果を取り出して、基本的なJavaオブジェクトとして開発者にそれらを容易に利用できるようにする。トルクは、データベースが形と編成方法ORMを伝えるためにXMLスキーマを使用して、またはそれはまた、それらから新しいデータベースを生成するために、これらのフ...
