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Técnica CBAR paralela na estrutura Hadoop-MapReduce

AUTHOR Singha Roy, Sayantan
PUBLISHER Edicoes Nosso Conhecimento (12/09/2024)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
O agrupamento de dados é um desafio predominante no processamento de grandes volumes de dados, e a paralelização das operações de agrupamento aumenta significativamente a eficiência das aplicações que envolvem pesquisas frequentes. Existem várias técnicas de agrupamento disponíveis para o agrupamento de dados, sendo o CBAR amplamente utilizado em diferentes aplicações. A paralelização do CBAR é essencial para grandes volumes de dados, e a plataforma Hadoop MapReduce oferece uma estrutura adequada para melhorar a eficiência, tirando partido de técnicas de segmentação eficazes. Este livro envolve a conceção e implementação de algoritmos para CBAR utilizando a abordagem MapReduce, com testes realizados em clusters de até 4 nós. Os resultados demonstram ganhos substanciais de desempenho, que são analisados e discutidos com exemplos ilustrativos.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786208363215
ISBN-10: 6208363217
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Portuguese
More Product Details
Page Count: 68
Carton Quantity: 104
Product Dimensions: 6.00 x 0.16 x 9.00 inches
Weight: 0.25 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
O agrupamento de dados é um desafio predominante no processamento de grandes volumes de dados, e a paralelização das operações de agrupamento aumenta significativamente a eficiência das aplicações que envolvem pesquisas frequentes. Existem várias técnicas de agrupamento disponíveis para o agrupamento de dados, sendo o CBAR amplamente utilizado em diferentes aplicações. A paralelização do CBAR é essencial para grandes volumes de dados, e a plataforma Hadoop MapReduce oferece uma estrutura adequada para melhorar a eficiência, tirando partido de técnicas de segmentação eficazes. Este livro envolve a conceção e implementação de algoritmos para CBAR utilizando a abordagem MapReduce, com testes realizados em clusters de até 4 nós. Os resultados demonstram ganhos substanciais de desempenho, que são analisados e discutidos com exemplos ilustrativos.
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