دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تجمیع و تقسیم بندی ترافیک آگاه در MapReduce برای کاربردهای داده های بزرگ - 2016
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • On Traffic-Aware Partition and Aggregation in MapReduce for Big Data Applications On Traffic-Aware Partition and Aggregation in MapReduce for Big Data Applications
    On Traffic-Aware Partition and Aggregation in MapReduce for Big Data Applications

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2016


    عنوان انگلیسی مقاله:

    On Traffic-Aware Partition and Aggregation in MapReduce for Big Data Applications


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تجمیع و تقسیم بندی ترافیک آگاه در MapReduce برای کاربردهای داده های بزرگ


    منبع:

    IEEE - IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS, VOL: 27, NO: 3, MARCH 2016


    نویسنده:

    Huan Ke, Peng Li, Song Guo,Minyi Guo


    چکیده انگلیسی:

    The MapReduce programming model simplifies large-scale data processing on commodity cluster by exploiting parallel map tasks and reduce tasks. Although many efforts have been made to improve the performance of MapReduce jobs, they ignore the network traffic generated in the shuffle phase, which plays a critical role in performance enhancement. Traditionally, a hash function is used to partition intermediate data among reduce tasks, which, however, is not traffic-efficient because network topology and data size associated with each key are not taken into consideration. In this paper, we study to reduce network traffic cost for a MapReduce job by designing a novel intermediate data partition scheme. Furthermore, we jointly consider the aggregator placement problem, where each aggregator can reduce merged traffic from multiple map tasks. A decomposition-based distributed algorithm is proposed to deal with the large-scale optimization problem for big data application and an online algorithm is also designed to adjust data partition and aggregation in a dynamic manner. Finally, extensive simulation results demonstrate that our proposals can significantly reduce network traffic cost under both offline and online cases.
    Index Terms: MapReduce | partition | aggregation | big data | lagrangian decomposition


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11
    حجم فایل: 705 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




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)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3190 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37457 :::::::: افراد آنلاین: 45