Hadoop

Hadoop et MapReduce en Java

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Hadoop et MapReduce en action : exemple sur dataset millionsong

Jusque là on a vu les exemples simples d'utilisation du MapReduce et de Hadoop. Cependant, les outils permettant de mettre en place les cas de figure Plus →

08-09-2013 16:15

Mise en place Hadoop et MapReduce

Maintenant quand on connaît le fonctionnement théorique de Hadoop, on peut se focaliser sur son aspect pratique. Dans cet article on verra comment Plus →

08-09-2013 16:13

Configuration Hadoop et MapReduce

Jusque là on a vu deux aspect fondamentaux de l'Hadoop : HDFS et MapReduce. Maintenant on peut aller plus en détail et présenter la thématique de conf Plus →

08-09-2013 16:11

HDFS - d'autres points importants

Précédemment on a vu les interactions entre na Plus →

08-09-2013 16:10

Protections contre les défaillances

Dans les premiers articles théoriques on a vu que Hadoop était un système robuste et plutôt bien protégé contre toute sorte des défaillances. Maintena Plus →

08-09-2013 16:06
Moi

Développeur d'applications Internet et journaliste passionné par l'adjectif français. Un aigle polonais orienté vers la progression, volant très haut et écoutant du zouk après les matches du foot français.

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Un conseil MySQL

Comment sommer les champs du type TIME ?

La requête suivante devrait être utile :
SELECT SEC_TO_TIME(SUM(TIME_TO_SEC(maColonne))) AS somme FROM nomTableau;