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OverviewLe regroupement des données est un défi majeur dans le traitement des big data, et la parallélisation des opérations de regroupement améliore considérablement l'efficacité des applications impliquant des recherches fréquentes. Diverses techniques de clustering sont disponibles pour le regroupement des données, CBAR étant largement utilisé dans différentes applications. La parallélisation de CBAR est essentielle pour les données volumineuses, et la plateforme Hadoop MapReduce offre un cadre approprié pour améliorer l'efficacité en tirant parti de techniques de segmentation efficaces. Cet ouvrage porte sur la conception et la mise en oeuvre d'algorithmes pour CBAR à l'aide de l'approche MapReduce, avec des tests effectués sur des grappes allant jusqu'à 4 noeuds. Les résultats démontrent des gains de performance substantiels, qui sont analysés et discutés à l'aide d'exemples illustratifs. Full Product DetailsAuthor: Sayantan Singha RoyPublisher: Editions Notre Savoir Imprint: Editions Notre Savoir Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.40cm , Length: 22.90cm Weight: 0.113kg ISBN: 9786208363246ISBN 10: 6208363241 Pages: 68 Publication Date: 09 December 2024 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Available To Order We have confirmation that this item is in stock with the supplier. It will be ordered in for you and dispatched immediately. Language: French Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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