دانلود و نمایش مقالات مرتبط با سیستم فایل توزیع شده هادوپ::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

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). 

نتیجه جستجو - سیستم فایل توزیع شده هادوپ

تعداد مقالات یافته شده: 4
ردیف عنوان نوع
1 Detection of flood disaster system based on IoT, big data and convolutional deep neural network
تشخیص سیستم بحرانی سیل بر اساس اینترنت اشیا، داده های بزرگ و شبکه عصبی عمیق پیچشی-2020
Natural disasters could be defined as a blend of natural risks and vulnerabilities. Each year, natural as well as human-instigated disasters, bring about infrastructural damages, distresses, revenue losses, injuries in addition to huge death roll. Researchers around the globe are trying to find a unique solution to gather, store and analyse Big Data (BD) in order to predict results related to flood based prediction system. This paper has proposed the ideas and methods for the detection of flood disaster based on IoT, BD, and convolutional deep neural network (CDNN) to overcome such difficulties. First, the input data is taken from the flood BD. Next, the repeated data are reduced by using HDFS map-reduce (). After removal of repeated data, the data are pre-processed using missing value imputation and normalization function. Then, centred on the pre-processed data, the rule is generated by using a combination of attributes method. At the last stage, the generated rules are provided as the input to the CDNN classifier which classifies them as a) chances for the occurrence of flood and b) no chances for the occurrence of a flood. The outcomes obtained from the proposed CDNN method is compared parameters like Sensitivity, Specificity, Accuracy, Precision, Recall and F-score. Moreover, when the outcomes is compared other existing algorithms like Artificial Neural Network (ANN) & Deep Learning Neural Network (DNN), the proposed system gives is very accurate result than other methods.
Keywords: Hadoop distributed file system (HDFS) | Convolutional deep neural network (CDNN) | Normalization | Rule generation | Missing value imputation
مقاله انگلیسی
2 یک استخر بزرگ داده برای تجزیه و تحلیل جریان چند سطحی
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 23
سازمان های بزرگ در جستجوی برای ایجاد سبک معماری جدید و پلتفرم های قیاس پذیر برای تاثیرگذاری بر چالش های مدیریت داده های دستی وابسته به انفجار طبیعی داده هستند که در گذشته به ندرت دیده شده .چالش مدیریت این داده ها به قدری بزرگ به وسیله ی توانایی جریان داده ها در سرعت بالا از منابع متنوع در فرمت ها یا قالب های چندگانه مطرح شده است.تغییرات در نمونه داده منجر به ظهور تجزیه و تحلیل داده های جدید و معماری مدیریت می شود. این مقاله بر حجم بالای ذخیره سازی , سرعت و تنوع داده ها در فرمت های خام در یک معماری قوی داده تمرکز می کند که استخر داده نامیده شده.اول اینکه , ما مطالعه مان را روی محدودیت های انبارکردن داده سنتی در اداره تغییرات اخیر در نمونه داده ارائه می دهیم. ما پلتفرم های تجاری و (برنامه های ) متن باز مختلفی را مورد بحث و مقایسه انجام می دهیم که می تواند برای توسعه استخر داده مورد استفاده قرارگیرد. سپس ما طرح پایان استخر داده خودمان را توضیح می دهیم و از رویکرد سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) روی پلتفرم داده Hadoop (HDP) استفاده می کنیم . در نهایت, ما یک جهان واقعی توسعه استخر داده را ارائه می دهیم که در مورد فروبردن جریان داده , چو بست زدن , و تجزیه و تحلیل جریان چند ترازه که داده بدون ساختار بندی و ساختار بندی شده ترکیب می شود. این مطالعه می تواند همانند یک راهنمای برای برنامه ریزی کردن سازمان ها و برنامه ریزی فردی جهت بکار رود تا راه حل هایی برای موارد مورد استفاده شان از استخر داده انجام شود.
کلمات کلیدی: پلتفرم داده هادوپ| سیستم فایل توزیع شده هادوپ | NiFi | جریان داده ها | داده ساختاربندی نشده
مقاله ترجمه شده
3 Spatial cumulative sum algorithm with big data analytics for climate change detection
الگوریتم مجموع تجمعی فضایی با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای تشخیص تغییرات اقلیمی-2018
Big data plays a vital role in the prediction of diseases that occur due to climate change. For such predictions, scalable data storage platforms and efficient change detection algo rithms are required to monitor the climate change. However, traditional data storage tech niques and algorithms are not applicable to process the huge amount of climate data. This paper presents a scalable data processing framework with a novel change detection al gorithm. The large volume of climate data is stored on Hadoop Distributed File System (HDFS) and MapReduce algorithm is applied to calculate the seasonal average of climate parameters. Spatial autocorrelation based climate change detection algorithm is proposed in this paper to monitor the changes in the seasonal climate. The proposed climate change detection algorithm is compared with various existing approaches such as pruned exact linear time method, binary segmentation method, and segment neighborhood method.
Keywords: Hadoop Distributed File System ، Big data ،Climate change ، Data analytics ، Weather sensor data
مقاله انگلیسی
4 In-Mapper combiner based MapReduce algorithm for processing of big climate data
الگوریتم MapReduce مبتنی بر ترکیب Mapper در پردازش داده های آب و هوایی بزرگ -2018
Big data refers to a collection of massive volume of data that cannot be processed by conventional data processing tools and technologies. In recent years, the data production sources are enlarged noticeably, such as high-end streaming devices, wireless sensor networks, satellite, wearable Internet of Things (IoT) devices. These data generation sources generate a massive volume of data in a continuous manner. The large volume of climate data is collected from the IoT weather sensor devices and NCEP. In this paper, the big data processing framework is proposed to integrate climate and health data and to find the correlation between the climate parameters and incidence of dengue. This framework is demonstrated with the help of MapReduce programming model, Hive, HBase and ArcGIS in a Hadoop Distributed File System (HDFS) environment. The following weather parameters such as minimum temperature, maximum temperature, wind, precipitation, solar and relative humidity are collected for the study are Tamil Nadu with the help of IoT weather sensor devices and NCEP. Proposed framework focuses only on climate data for 32 districts of Tamil Nadu where each district contains 1,57,680 rows and so there are 50,45,760 rows in total. Batch view precomputation for the monthly mean of various climate parameters would require 50,45,760 rows. Hence, this would create more latency in query processing. In order to overcome this issue, batch views can precompute for a smaller number of records and involve more computation to be done at query time. The In-Mapper based MapReduce framework is used to compute the monthly mean of climate parameter for each latitude and longitude. The experimental results prove the effectiveness of the response time for the In-Mapper based combiner algorithm is less when compared with the existing MapReduce algorithm.
Keywords: Big data ، Internet of Things ، Weather sensor devices ، MapReduce programming ،Model ، Hadoop distributed file system
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2568 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2568 :::::::: افراد آنلاین: 44