01278nam a2200217Ia 4500 CTU_232102 210402s9999 xx 000 0 und d 005.73 Ng406 8480101 Triệu, Thanh Ngoan 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 Triệu Thanh Ngoan ; Phan Thượng Cang (Cán bộ hướng dẫn) Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2019 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. Algorithms,Giải thuật nthai Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ