Technique CBAR parall?e dans le cadre Hadoop-MapReduce

Le regroupement des donn?es est un d?fi majeur dans le traitement des big data, et la parall?lisation des op?rations de regroupement am?liore consid?rablement l'efficacit? des applications impliquant des recherches fr?quentes. Diverses techniques de clustering sont disponibles pour le regroupement des donn?es, CBAR ?tant largement utilis? dans diff?rentes applications. La parall?lisation de CBAR est essentielle pour les donn?es volumineuses, et la plateforme Hadoop MapReduce offre un cadre appropri? pour am?liorer l'efficacit? en tirant parti de techniques de segmentation efficaces. Cet ouvrage porte sur la conception et la mise en oeuvre d'algorithmes pour CBAR ? l'aide de l'approche MapReduce, avec des tests effectu?s sur des grappes allant jusqu'? 4 noeuds. Les r?sultats d?montrent des gains de performance substantiels, qui sont analys?s et discut?s ? l'aide d'exemples illustratifs.

Author: Sayantan Singha Roy

Publisher: Editions Notre Savoir

Publication Date: Dec 09, 2024

Number of Pages: 68 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6208363241

ISBN-13: 9786208363246