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Bài báo - Tạp chí
(2016) Trang:
Tạp chí: 32ème Conférence sur la Gestion de Données - Principes, Technologies et Applications (BDA 2016), Futuroscop - Poitiers - France, 15 au 18 Novembre, 2016

Le traitement, l'analyse et la génération de données massives constituent un problème majeur au coeur de nombreuses applications (Internet, réseaux sociaux, santé, etc.). Des paradigmes pour le traitement de données massivement parallèles ont ainsi été proposés, le plus connu et l'un des plus répandu étant sans doute MapReduce. Malheureusement, MapReduce présente d'importantes limites en particulier pour des opérations nécessitant plus d'une source de données ou encore basées sur des processus itératifs. Ce papier s'intéresse à l'optimisation de la gestion de données dans des environnements massivement parallèle et plus précisément à l'optimisation de l'opération de jointure à l'aide de MapReduce. Nous introduisons de nouveaux filtres, le filtre d'intersection et le filtre de différence, qui visent à réduire les données intermédiaires (et donc la charge de travail), ainsi que le nombre de processus pour la jointure et les requêtes récursives. Des expérimentations à l'aide d'un banc d'essai permettent de démontrer les avantages de nos solutions.

Các bài báo khác
(2020) Trang: 19-24
Tạp chí: The 2020 12th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE)
In Proceedings of the 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, ICCSAMA 2019 (2019) Trang: 391-402
Tạp chí: Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering
(2016) Trang:
Tạp chí: Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ IX “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Đại học Cần Thơ, ngày 04 và 05 tháng 8 năm 2016
25 (2016) Trang: 33-70
Tạp chí: Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems
Số 2 (2013) Trang: Article No.: 2
Tạp chí: The 2nd International Workshop on Cloud Intelligence (Cloud-I 2013)
 


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