Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31392
Назва: | Дослідження швидкодії розподіленої обробки даних |
Інші назви: | Research on Performance in distributed processing of data |
Автори: | Нікулін, Данііл Володимирович |
Ключові слова: | обчислюваний кластер Data Analysis Apache Spark Hadoop |
Дата публікації: | гру-2019 |
Видавництво: | Покровськ, ДВНЗ ДонНТУ |
Бібліографічний опис: | Нікулін Д.В. Дослідження швидкодії розподіленої обробки даних : випускна кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки / Д.В. Нікулін. – Покровськ : ДВНЗ ДонНТУ, 2019. – 115 с. |
Серія/номер: | Комп’ютерні науки; |
Короткий огляд (реферат): | Об’єктом дослідження в роботі є процеси розподіленої обробки великих обсягів даних. Предметом досліджень є алгоритми пошуку асоціативних правил у транзакційних даних. Мета роботи полягає у розробці та оптимізації розподілених алгоритмів пошуку асоціативних правил при обробці великих обсягів транзакційних даних та отриманні показників швидкодії розподіленої обробки. Методи досліджень базуються на коректному використанні математичних методів прийняття рішень, метаевристичних методів, а також застосуванням основних положень теорії паралельних та розподілених обчислень. Наукова новизна одержаних результатів полягає у використанні результатів проведеного дослідження для правильного визначення необхідного фреймворка розподілених обчислень. Практичне значення полягає в підвищенні ефективності обробки великої кількості даних за рахунок обґрунтованого вибору відповідної програмної підтримки в умовах неможливості вертикального масштабування обчислюваної системи. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31392 |
Розташовується у зібраннях: | ОС "Магістр" КНТ |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
2019_М_КНм18а_Нікулін_ДВ.pdf | 6,23 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.