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...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
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 |