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Algorytm K-Means równoległy oparty na Hadoop-MapReduce do eksploracji danych

Algorytm K-Means równoległy oparty na Hadoop-MapReduce do eksploracji danych

Lays Helena Lopes Veloso / Luciano José Senger

58,88 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
KS OmniScriptum Publishing
Año de edición:
2025
Materia
Música
ISBN:
9786209131998
58,88 €
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Disponible

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Sobre IBD

Celem niniejszej pracy było zbadanie zastosowania algorytmu grupowania K-Means równoległego, opartego na modelu programowania MapReduce, w celu poprawy czasu odpowiedzi eksploracji danych. Wydajność algorytmu została oceniona pod kątem SpeedUp i ScaleUp. W tym celu przeprowadzono eksperymenty w klastrze Hadoop złożonym z sześciu komputerów o standardowej specyfikacji sprzętowej. Zgrupowane dane to pomiary wież przepływowych regionów rolniczych i należą do Ameriflux. Eksperymenty przeprowadzono przy użyciu odpowiednio 3, 4 i 6 maszyn. Wyniki pokazały, że wraz ze wzrostem liczby maszyn nastąpił wzrost wydajności, przy czym najlepszy czas uzyskano przy użyciu sześciu maszyn, osiągając SpeedUp na poziomie 3,25. Stwierdzono, że aplikacja dobrze skaluje się wraz z równoważnym wzrostem rozmiaru danych i liczby maszyn w klastrze, osiągając zbliżoną wydajność w testach.

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