Một đề xuất cải tiến thuật toán Join đệ qui trên tập dữ liệu lớn : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Nghiên cứu tiến hành thực hiện cải tiến giải thuật Semi-Naive cho Join đệ qui trên tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng giải thuật Join ba chiều và bộ lọc trong môi trường MapReduce của Spark. Sự cải tiến này nhằm làm giảm số lần lặp, số...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Triệu, Thanh Ngoan
Định dạng: Sách
Ngôn ngữ:Undetermined
Được phát hành: Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2019
Những chủ đề:
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ
LEADER 01278nam a2200217Ia 4500
001 CTU_232102
008 210402s9999 xx 000 0 und d
082 |a 005.73 
082 |b Ng406 
088 |a 8480101 
100 |a Triệu, Thanh Ngoan 
245 0 |a Một đề xuất cải tiến thuật toán Join đệ qui trên tập dữ liệu lớn : 
245 0 |b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính 
245 0 |c Triệu Thanh Ngoan ; Phan Thượng Cang (Cán bộ hướng dẫn) 
260 |a Cần Thơ 
260 |b Trường Đại học Cần Thơ 
260 |c 2019 
520 |a Nghiên cứu tiến hành thực hiện cải tiến giải thuật Semi-Naive cho Join đệ qui trên tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng giải thuật Join ba chiều và bộ lọc trong môi trường MapReduce của Spark. Sự cải tiến này nhằm làm giảm số lần lặp, số công việc MapReduce cần thiết, và giảm dữ liệu dư thừa. 
650 |a Algorithms,Giải thuật 
910 |b nthai 
980 |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ