Diplomová práce

Porovnání implementací systému MapReduce a jejich využití v NLP

MapReduce implementations and their NLP usage

Bc. Pavel Hančar
Anotace

Práce popisuje programové schéma MapReduce a jeho implementaci Hadoop. Letmo i implementaci Disco. Zamýšlí se nad použitelností těchto systémů v CZPJ a na FI MUNI a nabízí alternativní nástroje pro paralelní výpočty na velkých datech, použitelné na malých clusterech.

Abstract

The thesis desribes programming schema MapReduce and it's implementation Hadoop. Causally also the implementation Disco. The applicability of such a software on NLP Centre and FI MUNI is discussed here. Thesis provides alternative tools for parallel computation of big data suitable for smaller clusteres

Klíčová slova
MapReduce Hadoop HDFS DDFS BDFS
Práce zkontrolována:
30. 5. 2013 15:39, doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D., učo 3692
Plný text práce
357,7 KB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
26. 6. 2013
Práce nebyla obhájena

Student v rámci svého studia diplomovou práci obhájil 12. 2. 2014.

Vedoucí

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D., učo 3692
KSUZD FI MU

Oponent

RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D., učo 172962
CZPJ KSUZD FI MU

Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
Obor
 
Název
Vložil
Vloženo
Práva
  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.