Técnica CBAR paralela na estrutura Hadoop-MapReduce - Singha Roy, Sayantan
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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…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Sayantan Singha Roy é Professor Assistente no Departamento de Informática e Engenharia de Software, apaixonado pelo ensino inovador. Os seus interesses de investigação incluem o agrupamento de grandes volumes de dados, a computação paralela e a cibersegurança baseada na aprendizagem automática.