Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
(2020) Trang:
Tạp chí: Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công Nghệ thông tin (FAIR); Nha Trang, ngày 8-9/10/2020
Liên kết:

Vi môi trường phát trin ngày càng nhiu ca dữ liu ln, vic xử lý dữ liu mt cách nhanh chóng và hiu quả luôn luôn được sự quan tâm từ các nhà nghiên cu. Trong vic tính toán dữ liu ln, hođộng join là mt hođộng tính toán cơ bn, xut hin trong rt nhiu câu truy vn dữ liđặc bit là join đệ qui. Hođộng này thc hin lp li nhiu ln hai công vic tính toán bc cu và tính khác bit. Các công vic này sẽ to ra nhiu dữ liu trung gian và chuyđổi chúng qua mng. Có thể nói, hođộng join là mt hođộng tn khá nhiu chi phí làm gim hiu sut cho các câu truy vn dữ liu ln. Vì vy, bài báo này tiến hành thc hin ci tiến gii thut Semi-Naive cho join đệ qui trên tp dữ liu ln bng cách sử dng gii thut join ba chiu và bộ lc trong môi trường MapReduce ca Spark. Sự ci tiến này nhm làm gim số ln lp, số công vic MapReduce cn thiết, và gim dữ liu dư tha. Thc nghim chỉ ra rng nghiên cu này đã ci tiếđáng kể hiu sut thc thi câu truy vn Join đệ qui trong môi trường dữ liu ln.

Các bài báo khác
In Advances in Computational Collective Intelligence, 12th International Conference, ICCCI 2020 (2020) Trang: 566-578
Tạp chí: Communications in Computer and Information Science
 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...