CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

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

اعتبار موردنیاز PDF: ۱ | تعداد صفحات: ۱۱ | تعداد نمایش خلاصه: ۳۱ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۶
کد COI مقاله: COMCONF05_500
زبان مقاله: فارسی
حجم فایل: ۵۸۰.۲۱ کیلوبایت (فایل این مقاله در ۱۱ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

متن کامل این مقاله دارای ۱۱ صفحه در فرمت PDF قابل خریداری است. شما می توانید از طریق بخش روبرو فایل PDF این مقاله را با پرداخت اینترنتی ۳۰,۰۰۰ ریال بلافاصله دریافت فرمایید
قبل از اقدام به دریافت یا خرید مقاله، حتما به فرمت مقاله و تعداد صفحات مقاله دقت کامل را مبذول فرمایید.
علاوه بر خرید تک مقاله، می توانید با عضویت در سیویلیکا مقالات را به صورت اعتباری دریافت و ۲۰ تا ۳۰ درصد کمتر برای دریافت مقالات بپردازید. اعضای سیویلیکا می توانند صفحات تخصصی شخصی روی این مجموعه ایجاد نمایند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۱۱ 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.

کلیدواژه‌ها:

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://www.civilica.com/Paper-COMCONF05-COMCONF05_500.html
کد COI مقاله: COMCONF05_500

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؛ فاطمه امین صفایی اردکانی و فرناز حسینی، ۱۳۹۶، 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، موسسه آموزش عالی مقدس اردبیلی، https://www.civilica.com/Paper-COMCONF05-COMCONF05_500.html

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: (پاک پرور, شبنم؛ فاطمه امین صفایی اردکانی و فرناز حسینی، ۱۳۹۶)
برای بار دوم به بعد: (پاک پرور؛ امین صفایی اردکانی و حسینی، ۱۳۹۶)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

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

مقالات پیشنهادی مرتبط

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

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.