Login
Registrati
Reimposta password
Pubblica & Distribuisci
Soluzioni Editoriali
Soluzioni di Distribuzione
Temi
Architettura e design
Arti
Business e Economia
Chimica
Chimica industriale
Farmacia
Filosofia
Fisica
Geoscienze
Ingegneria
Interesse generale
Legge
Letteratura
Linguistica e semiotica
Matematica
Medicina
Musica
Scienze bibliotecarie e dell'informazione, studi library
Scienze dei materiali
Scienze della vita
Scienze informatiche
Scienze sociali
Sport e tempo libero
Storia
Studi classici e del Vicino Oriente antico
Studi culturali
Studi ebraici
Teologia e religione
Pubblicazioni
Riviste
Libri
Atti
Editori
Blog
Contatti
Cerca
EUR
USD
GBP
Italiano
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrello
Home
Riviste
Cybernetics and Information Technologies
Volume 17 (2017): Numero 1 (March 2017)
Accesso libero
Empirical Study of Job Scheduling Algorithms in Hadoop MapReduce
Jyoti V. Gautam
Jyoti V. Gautam
,
Harshadkumar B. Prajapati
Harshadkumar B. Prajapati
,
Vipul K. Dabhi
Vipul K. Dabhi
e
Sanjay Chaudhary
Sanjay Chaudhary
| 06 apr 2017
Cybernetics and Information Technologies
Volume 17 (2017): Numero 1 (March 2017)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
06 apr 2017
Pagine:
146 - 163
DOI:
https://doi.org/10.1515/cait-2017-0012
Parole chiave
Big Data
,
Hadoop
,
Map Reduce
,
job scheduling
,
analysis
,
experimental evaluation
© by Jyoti V. Gautam
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Jyoti V. Gautam
Department of Information Technology, Dharmsinh Desai University, Nadiad,
India
Harshadkumar B. Prajapati
Department of Information Technology, Dharmsinh Desai University, Nadiad,
India
Vipul K. Dabhi
Department of Information Technology, Dharmsinh Desai University, Nadiad,
India
Sanjay Chaudhary
Institute of Engineering & Technology, Ahmedabad University, Ahmedabad,
India