دانلود مقاله انگلیسی:به سوی الگوهای بر زدن داده ها حافظه بهینه شده برای تحلیل داده های بزرگ

بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

کارابرن عزیز، مقالات سایت ( همگی جزو مقالات isi می باشند) بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (حتی محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi مانند IEEE، Sciencedirect، Springer، Emerald و ... انتخاب گردیده اند.

پشتیبانی
اپلیکشن اندروید
آرشیو مقالات
ورود اعضا
توجه توجه توجه !!!!
تمامی مقالات ترجمه شده ، انگلیسی و کتاب های این سایت با دقت تمام انتخاب شده اند. در انتخاب مقالات و کتاب ها پارامترهای جدید بودن، پر جستجو بودن، درخواست کاربران ، تعداد صفحات و ... لحاظ گردیده است. سعی بر این بوده بهترین مقالات در هر زمینه انتخاب و در اختیار شما کاربران عزیز قرار گیرد. ضمانت ما، کیفیت ماست.
نرم افزار winrar

از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود

پیوندهای کاربردی
پیوندهای مرتبط
مقالات انگلیسی داده های بزرگ
  • Towards Memory-Optimized Data Shuffling Patterns for Big Data Analytics Towards Memory-Optimized Data Shuffling Patterns for Big Data Analytics
    Towards Memory-Optimized Data Shuffling Patterns for Big Data Analytics

    سال انتشار:

    2016


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Towards Memory-Optimized Data Shuffling Patterns for Big Data Analytics


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    به سوی الگوهای بر زدن داده ها حافظه بهینه شده برای تحلیل داده های بزرگ


    منبع:

    IEEE - 2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Grid Computing


    نویسنده:

    Bogdan Nicolae, Carlos Costa, Claudia Misale, Kostas Katrinis, Yoonho Park


    چکیده انگلیسی:

    Big data analytics is an indispensable tool in transforming science, engineering, medicine, healthcare, finance and ultimately business itself. With the explosion of data sizes and need for shorter time-to-solution, in-memory platforms such as Apache Spark gain increasing popularity. However, this introduces important challenges, among which data shuffling is particularly difficult: on one hand it is a key part of the computation that has a major impact on the overall performance and scalability so its efficiency is paramount, while on the other hand it needs to operate with scarce memory in order to leave as much memory available for data caching. In this context, efficient scheduling of data transfers such that it addresses both dimensions of the problem simultaneously is non-trivial. State-of-the-art solutions often rely on simple approaches that yield sub-optimal performance and resource usage. This paper contributes a novel shuffle data transfer strategy that dynamically adapts to the computation with minimal memory utilization, which we briefly underline as a series of design principles.
    Index Terms: big data analytics | data shuffling | memory efficient I/O | elastic buffering


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 4
    حجم فایل: 131 کیلوبایت

    قیمت: 1000 تومان


    توضیحات اضافی:




آرشیو کامل مقالات

اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

این مقاله را در فیس بوک به اشتراک بگذارید این مقاله را در توییتر به اشتراک بگذارید این مقاله را در لینکداین به اشتراک بگذارید این مقاله را در گوگل پلاس به اشتراک بگذارید این مقاله را در زینگ به اشتراک بگذارید این مقاله را در تلگرام به اشتراک بگذارید

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
داده-های-بزرگ
موضوعات
footer