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J-GLOBAL ID：201702269182469883   整理番号：17A1268868

クラスタベースのキャッシュ忘却型Peano曲線へのHadoopアプローチ【Powered by NICT】

Hadoop Approach to Cluster Based Cache Oblivious Peano Curves

著者 (3件)： Kaur Gurpinder ,  Bagga Sachin ,  Mann Kulvinder Singh
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IACC  ページ： 115-120  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Hadoopは,Hadoop分散ファイルシステムとMap-Reduceを介してデータを評価するためのビッグデータ景観で使用される最も一般的な技術の一つである。そのような問題のための実行時間は,このようなプラットフォーム,非常に高くなるだろうという理由により,近年はサイズが大きい問題は,単一システムで処理し強靭になってきている。逐次手法の課題を処理する代わりに,処理は,MapReduce法により平行して行うと,より良い効率とその結果が期待できる。本方法では,最初にマップタスクは,中間鍵への入力を分解し,続いて中間鍵はデータの処理のための機能に送られる。行列乗算のための使用したアルゴリズムは本質的にキャッシュ忘却型であり,メモリ階層のより良い利用のための。キャッシュ忘却型アプローチを用いた処理は,要素の再使用電力を増加させ,従って全体実行時間を減少させた。は三つの異なるデータノードに三か所でデータの複製であるとして行列乗算のための提案した研究は自然界における故障耐性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力 ,  アルゴリズム ,  *キャッシュメモリ ,  フォールトトレランス ,  記憶階層 ,  再利用
準シソーラス用語： 行列積 ,  MapReduce ,  実行時間 ,  ビッグデータ ,  Hadoop分散ファイルシステム ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタ ,  キャッシュ ,  忘却 ,  曲線 ,  Hadoop