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Der Aufbau der Referenztabelle folgt leider nicht den sonst in PDF üblichen Regeln, sondern lautet wie folgt: Zunächst haben wir eine einzelne Zeile mit dem Wort xref. Als nächstes folgt eine Zeile mit zwei Zahlen. Die erste Zahl steht für die die erste Objektnummer in der Tabelle. Bei einem neu erstellten PDF ist dies immer 0, auch wenn wir unsere Objekte mit 1 zu nummerieren beginnen. Die zweite Zahl ist die Anzahl der Tabelleneinträge. Dies ist die Anzahl der indirekten Objekte plus 1. Nun folgt für jeden Tabelleneintrag eine Zeile. Jeder Eintrag besteht aus einer 10-stelligen Nummer, einem Leerschlag, einer 5-stelligen Nummer, noch einem Leerschlag, und einem einzelnen Buchstaben für die Objektart. Aufbau eines computers pdf document. Die Nummern müssen links mit Nullen aufgefüllt werden. Der Buchstabe ist f für gelöschte (freie) Objekte, und n für normale Objekte. Falls wir Zeilenumbrüche nach der Unix-Norm oder der alten Apple-Norm verwenden, muss zudem am Ende jeder Tabellenzeile noch ein Leerzeichen stehen. Dies, weil Adobe vorgeschrieben hat, dass jede dieser Zeilen einschliesslich Zeilenumbruch exakt 20 Bytes lang sein muss.
Dadurch wurde die Abfragezeit auch umso länger, umso größer der Datensatz wurde. Der einzige Weg, um die Ausführung der Funktion zu beschleunigen ist es, einen Computer mit einem leistungsfähigeren Prozessor (CPU) auszustatten, also dessen Hardware zu verbessern. Wenn man versucht, die Ausführung eines Algorithmus zu beschleunigen, indem man die Hardware des Gerätes verbessert, nennt man das vertikale Skalieren. Aufbau eines computers pdf.fr. Mithilfe von MapReduce ist es möglich eine solche Abfrage deutlich zu beschleunigen, indem man die Aufgabe in kleinere Teilaufgaben aufsplittet. Das hat dann wiederum den Vorteil, dass die Teilaufgaben auf viele verschiedene Computer aufgeteilt und von ihnen ausgeführt werden kann. Dadurch müssen wir nicht die Hardware eines einzigen Gerätes verbessern, sondern können viele, vergleichsweise leistungsschwächere, Computer nutzen und trotzdem die Abfragezeit verringern. Ein solches Vorgehen nennt man horizontales Skalieren. Kommen wir zurück zu unserem Beispiel: Bisher waren wir bildlich so vorgegangen, dass wir alle Harry Potter Teile gelesen haben und nach jedem gelesenen Wort die Strichliste mit den einzelnen Wörtern einfach um einen Strich erweitert haben.
Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist ein skalierbares Dateisystem zur Speicherung von Zwischen- oder Endergebnissen. Innerhalb des Clusters ist es über mehrere Rechner verteilt, um große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten zu können. Die Idee dahinter war, dass Big Data Projekte und Datenanalysen auf großen Datenmengen beruhen. Dateiaufbau [PDF-Howto]. Somit sollte es ein System geben, welches die Daten auch stapelweise speichert und dadurch schnell verarbeitet. Das HDFS sorgt auch dafür, dass Duplikate von Datensätzen abgelegt werden, um den Ausfall eines Rechners verkraften zu können. Map Reduce am Beispiel Angenommen wir haben alle Teile der Harry Potter Romane in Hadoop PDF abgelegt und möchten nun die einzelnen Wörter zählen, die in den Büchern vorkommen. Dies ist eine klassische Aufgabe bei der uns die Aufteilung in eine Map-Funktion und eine Reduce Funktion helfen kann. Bevor es die Möglichkeit gab, solche aufwendigen Abfragen auf ein ganzes Computer-Cluster aufzuteilen und parallel berechnen zu können, war man gezwungen, den kompletten Datensatz nacheinander zu durchlaufen.
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