رویکردمدل MapReduce درپردازش داده های عظیم دراکوسیستم Hadoop-Mahout

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 رویکردمدل MapReduce درپردازش داده های عظیم دراکوسیستم Hadoop-Mahout دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد رویکردمدل MapReduce درپردازش داده های عظیم دراکوسیستم Hadoop-Mahout  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی رویکردمدل MapReduce درپردازش داده های عظیم دراکوسیستم Hadoop-Mahout،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن رویکردمدل MapReduce درپردازش داده های عظیم دراکوسیستم Hadoop-Mahout :

تعداد صفحات :۱۲

چکیده مقاله:

از فنآوریهایی که امروزه در مسایل مختلف کاربرد دارد، تکنیک MapReduce شرکت گوگل است که با سیستم فایل گوگل (System File Google (معرفی شد. چارچوب متنباز Hadoop ،محبوبترین چارچوب پردازش، ذخیره و تحلیل کلانداده در فنآوری محاسبات ابری، مقدار زیادی از توجه محققان را به خود جلب کرده است. MapReduce-Hadoop ،از تکنیکهای پردازش موازی است که بهخوبی توانسته مقیاسپذیری پردازش دادههای حجیم را بهبود دهد و بهعنوان راهکاری مناسب در خوشهبندی دادههای بزرگ کاربرد دارد.کتابخانه منبعباز ماهوت، کتابخانهی الگوریتمهای یادگیری ماشین است. در این مقاله قصد داریم به منظور کاهش زمان پردازش دادههای عظیم و ابعادبالا، الگوریتمهای حوزه دادهکاوی از جمله الگوریتمهای خوشهبندی را در چارچوب ماهوت بر اساس MapReduce- Hadoop بررسی و پیادهسازی نماییم. الگوهای ترکیبی با مدل پردازشی MapReduceطراحی شده، و بر روی اکو سیستم هدوپ با استفاده از ماهوت بر روی مجموعهدادههای ۲۱۵۷۸-Reuters و Control Synthetic پیادهسازی و اجرا شده است.