ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

مروری بر محاسبات موازی بر روی مجموعه داده های بزرگ مبتنی بر تکنیک MapReduce و Hadoop

سال انتشار: 1396
کد COI مقاله: COMCONF05_500
زبان مقاله: فارسیمشاهد این مقاله: 197
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 11 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله مروری بر محاسبات موازی بر روی مجموعه داده های بزرگ مبتنی بر تکنیک MapReduce و Hadoop

شبنم پاک پرور - دانشجوی کارشناسی ارشد موسسه آموزش عالی شهریار، گروه مهندسی کامپیوتر، ایران، آستارا
فاطمه امین صفایی اردکانی - دانشجوی کارشناسی ارشد موسسه آموزش عالی شهریار، گروه مهندسی کامپیوتر، ایران، آستارا
فرناز حسینی - عضو هیات علمی موسسه آموزش عالی شهریار، گروه مهندسی کامپیوتر، ایران، آستارا

چکیده مقاله:

MapReduce یک تکنیک پردازش موازی در سیستمهای محاسباتی توزیع شده است. این تکنیک، دادهها را به قسمتهای کوچکتر تقسیم میکند و هر فرآیند نیز به دستورات کوچکتر شکسته میشود و گره های مختلف در سیستم های توزیع شده، بخشی از عملیات را بر مبنای این قسمتها مدیریت میکنند. در بخش اولیه این تکنیک از تقسیم داده ها برای خواندن اطلاعات ورودی و گرههای میانی استفاده میشود. سپس این دادهها برچسپ گذاری شده و در میان گرههای محاسباتی براساس استفاده از توابع درهم ساز توزیع شده و نتایج خود را به گره مرکزی انتقال میدهند. در بخش ثانویه این تکنیک نتیجه ی اصلی بر مبنای فرمت درست خروجی تولید میشود. تکنیک Hadoop نیز مدل برنامه نویسی ساده ای را مهیا میکند که کارآمدی مناسبی برای محاسبات دادههای بزرگ دارد. در این مطالعه موردی سه الگوریتم در حوزه MapReduce و چهار الگوریتم در حوزه Hadoop مورد بررسی و مقایسه قرار میگیرند. نتایج حاصل از این مطالعه نشان میدهد در هر دو مورد تکنیک مبتنی بر MapReduce توانسته تا حد امکان زمان و سرعت پردازش دادههایی با ابعاد بالا را بهبود بخشد.

کلیدواژه ها:

MapReduce، داده های بزرگ، Big Data، محاسبات موازی، Hadoop

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/725474/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
پاک پرور، شبنم و امین صفایی اردکانی، فاطمه و حسینی، فرناز،1396،مروری بر محاسبات موازی بر روی مجموعه داده های بزرگ مبتنی بر تکنیک MapReduce و Hadoop،پنجمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق و کامپیوتر با تاکید بر دانش بومی،تهران،،،https://civilica.com/doc/725474

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1396، پاک پرور، شبنم؛ فاطمه امین صفایی اردکانی و فرناز حسینی)
برای بار دوم به بعد: (1396، پاک پرور؛ امین صفایی اردکانی و حسینی)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: موسسه غیرانتفاعی
تعداد مقالات: 130
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات پیشنهادی مرتبط

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی