فایل ورد کامل استخراج کلان داده ها با رایانش موازی: مقایسه روش های توزیعی و MapReduce (نگاشت-کاهش)

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

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل استخراج کلان داده ها با رایانش موازی: مقایسه روش های توزیعی و MapReduce (نگاشت-کاهش)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۷ صفحه

۵ نتیجه گیری
استخراج داده های بزرگ می تواند به طور موثر و کارآمد در محیط رایانش موازی مقابله شود. به طور کلی، دو روش متفاوت می تواند به کار گرفته شود. مورد نخست بر مبنای روند توزیعی است که بر اصل موازی سازی داده ها متمرکز است که به صورت دستی یک مجموعه داده ی مقیاس بزرگ را به تعدادی زیرمجموعه تقسیم می کند، که هر یک از آن ها توسط یک مدل یادگیری خاص که بر ماشین منفرد پیاده می شود، کنترل می گردد. نتیجه نهایی توسط ترکیب خروجی تولید شده توسط مدل های یادگیری بدست می آید. مورد دوم بر مبنای روند نگاشت کاهش است که بر مبنای فرایند نگاشت و کاهش می باشد که تعداد نگاشت ها می تواند توسط کاربر تعریف شده باشد اما توسط یک مستر برای مدیریت خودکار کارایی ومصرف منابع محاسبه برای خوشه کامپیوتر کنترل می شوند. سپس، تابع کاهش یافته خروجی های نگاشت ها را برای نتایج نهایی ترکیب می کند.

عنوان انگلیسی:Big Data Mining with Parallel Computing: A Comparison of Distributed and MapReduce Methodologies~~en~~

۵ Conclusion

Big data mining can be tackled efficiently under a parallel computing environment. In general, two different methodologies can be employed. The first one is based on the distributed procedure, which focuses on the data parallelism principle to manually divide a given large scale dataset into a number of subsets, each of which is handled by one specific learning model implemented on one single machine. The final result is obtained by combining the outputs generated by the learning models. The second is the MapReduce based procedure, which is based on the map and reduce process where the number of maps can be user-defined, but are all controlled by a master to automatically manage the utility and consumption of computing resources for a computer cluster. Then, the reduce function combines the outputs of the maps for the final result.

$$en!!