.:Welcome to My Blog:.

Tuesday, April 5, 2016

Map Reduce and NoSQL(Not only SQL)


Map Reduce adalah model pemrograman rilisan Google. Dalam memproses data, MapReduce dibagi menjadi 2 proses utama, yaitu Map dan Reduce. Proses Map bertugas utnuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terditribusi dalam tiap komputer dalam cluster (kelompok komputer yang saling terhubung). Hasilnya deserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna. MapReduce menyediakan programmer biasa kemampuan untuk menghasilkan paralel program didistribusikan jauh lebih mudah, dengan mengharuskan mereka untuk menulis Peta sederhana  dan Mengurangi  fungsi, yang fokus pada logika masalah tertentu. sementara "Sistem MapReduce" (juga disebut "infrastruktur", "kerangka") secara otomatis menangani menyusun server terdistribusi, menjalankan berbagai tugas secara paralel, mengelola semua komunikasi dan transfer data antara berbagai bagian dari sistem, menyediakan untuk redundansi dan kegagalan , dan manajemen keseluruhan dari keseluruhan proses.
NoSQL adalah tipe database yang sangat jauh berbeda dengan konsep RDBMS ataupun ODBMS. Perbedaan utamanya sendiri yaitu karena tidak mengenal istilah relation dan tidak menggunakan konsep schema. Dalam NoSQL, setiap tabel berdiri sendiri tanpa tergantung dengan tabel lainnya. istem manajemen database NoSQL berguna ketika bekerja dengan sejumlah besar data (terutama data besar) ketika sifat data itu tidak memerlukan model relasional. Data dapat terstruktur, tapi NoSQL digunakan ketika apa yang sebenarnya penting adalah kemampuan untuk menyimpan dan mengambil sejumlah besar data, bukan hubungan antara unsur-unsur. Contoh penggunaan mungkin untuk menyimpan jutaan pasangan kunci-nilai dalam satu atau array asosiatif sedikit atau untuk menyimpan jutaan catatan data. Organisasi ini sangat berguna untuk analisis statistik atau real-time tumbuh daftar elemen (seperti posting Twitter atau log server internet dari kelompok besar pengguna).

Penggunaan lain dari teknologi ini berkaitan dengan fleksibilitas dari model data, banyak aplikasi dapat memperoleh dari data tidak terstruktur model: alat seperti CRM, ERP, BPM, dll, bisa menggunakan fleksibilitas ini untuk menyimpan data mereka tanpa melakukan perubahan pada tabel atau menciptakan kolom generik dalam database. Database ini juga baik untuk membuat prototipe atau aplikasi dengan cepat, karena fleksibilitas ini menyediakan alat untuk mengembangkan fitur baru yang sangat mudah.
Contoh No SQL adalah :MongoDB.


Related Posts:

  • Parallel computation concept Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. Komputasi paralel biasanya diperlukan pada sa… Read More
  • Distributed Processing Pemrosesan terdistribusi merupakan proses pendistribusian pengolahan paralel dalam pemrosesan paralel menggunakan beberapa mesin. Jadi, bisa di bilang kemampuan dari suatu komputer-komputer yang dijalankan secara bersamaa… Read More
  • Message Passing dan OpenMP Message Passing merupakan sebuah bentuk dari komunikasi yang digunakan di komputasi paralel, OOT (Object Oriented Programming) atau Pemrograman Berbasis Objek dan komunikasi interproses. Massage Passing merupkan suatu tek… Read More
  • Architectural Parallel Computer Sistem komputer paralel dibedakan dari cara kerja memorinya menjadi shared memory dan distributed memory. Shared memory berarti memori tunggal diakses oleh satu atau lebih prosesor untuk menjalankan instruksi sedangkan di… Read More
  • Thread Programming Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informa… Read More

0 comments:

Post a Comment

Text Widget

Copyright © 2025 Muhammad-Ridho94 | Powered by Blogger

Design by Anders Noren | Blogger Theme by NewBloggerThemes.com