DSpace

Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/204
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.advisorNguyễn, Tấn Khôi, PGS.TS-
dc.contributor.authorPhaodavanh, Hongsouvanh-
dc.date.accessioned2018-03-15T09:10:41Z-
dc.date.available2018-03-15T09:10:41Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/204-
dc.descriptionChuyên ngành: Khoa học máy tính; Mã số:60.48.01.01; 85 trangvi
dc.description.abstractVới sự phát triển của công nghệ, lượng dữ liệu lưu trữ càng ngày càng lớn. Điều này đặt ra nhiều thách thức. Để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ đó, rất nhiều công nghệ đã ra đời. Trong đó phải kể đến công nghệ tính toán phân tán. Chúng ta có thể thấy sự thành công của các công ty như Google, Facebook trong thời đại bùng nổ về công nghệ hiện nay. Mô hình MapReduce cho phép xử lý tốt bài toán với lượng dữ liệu lớn có các tác vụ phân tích và tính toán phức tạp không lường trước được; Có thể tiến hành chạy song song trên các máy phân tán một cách chính xác và hiệu quả Với nhu cầu xử lý dữ liệu lớn, thời gian xử lý ngắn hơn, do đó hướng ứng dụng MapReduce để giải các bài toán đồ thị.vi
dc.language.isovivi
dc.publisherTrường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵngvi
dc.subjectHadoop – MapReduce;vi
dc.subjectLý thuyết đồ thị;vi
dc.subjectCây khủng nhỏ nhất;vi
dc.subjectDữ liệu lớn;vi
dc.subjectBài toán đồ thị.vi
dc.titleNghiên cứu ứng dụng mô hình MapReduce để giải quyết bài toán đồ thịvi
dc.title.alternativeResearch the model's mapreduce application to solve mathematical graphsvi
dc.typeThesisvi
Bộ sưu tập: LV.Khoa học Máy tính

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
PHAODAVANH HONGSOUVANH.TT.pdfTóm tắt1.9 MBAdobe PDFbook.png
 Đăng nhập để xem toàn văn
PHAODAVANH HONGSOUVANH.TV.pdfToàn văn8.02 MBAdobe PDFbook.png
 Đăng nhập để xem toàn văn


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.

Google Scholar TM

Kiểm tra...