Závěrečná práce: Ondřej Nevělík, učo 325295: Využití metody MapReduce při konstrukci distribuovaných datových struktur
Bakalářská práce
Využití metody MapReduce při konstrukci distribuovaných datových struktur
Utilization of MapReduce for Building Distributed Data Structures
Anotace
V oblasti zpracování dat dochází k velkému rozmachu technik založených na podobnosti. Tato bakalářská práce se zabývá paralelizací procesu budování distribuované datové struktury pro podobnostní vyhledávání M-Index, k jehož dosažení je použita vývojová platforma Apache Hadoop zahrnující programovací model MapReduce navržený k paralelnímu zpracování velkých množin dat. Výsledkem práce jsou dvě na sebe navazující aplikace, s jejichž pomocí byla konstrukce struktury M-Index výrazně urychlena.
Abstract
Methods based on similarity in the area of data processing have recently shown rapid development. This bachelor's thesis deals with paralelization of building distributed indexing structure for similarity searching M-Index. The result of work are two Java applications created with the use of Apache Hadoop framework that implements MapReduce programming model for processing vast amounts of data in parallel on large clusters of compute nodes.
Klíčová slova
podobnost vyhledávání datové struktury index paralelizmus Hadoop MapReduce M-Index MESSIFZadání práce
23. 5. 2011 14:33, RNDr. David Novák, Ph.D.
Vedoucí
abs FI MU
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Distribuovaná vyhledávací technika M-Grid
Mgr. Norbert Fábián -
Map-Reduce technologie pro extrakci dat
Mgr. Ján Vaňo, učo 325170 -
Porovnání implementací systému MapReduce a jejich využití v NLP
Mgr. Pavel Hančar -
Implementace techniky P-GRID
Mgr. Petr Volný -
Porovnání implementací systému MapReduce a jejich využití v NLP
Mgr. Pavel Hančar -
Analytiky velkých objemů dat
Mgr. Filip Kšenzuliak -
Analýza síťového provozu: podobnostní vyhledávání
Mgr. Lukáš Findura -
Detekce slovníkových útoků na základě podobnosti
Bc. Jaroslav Stričko




