Neuware -Data clustering is a prevalent challenge in big data processing, and parallelizing clustering operations significantly enhances efficiency in applications involving frequent searches. Various clustering techniques are available for data grouping, with CBAR being widely used across different applications. Parallelizing CBAR is essential for big data, and the Hadoop MapReduce platform offers a suitable framework to improve efficiency by leveraging effective segmentation techniques. This book involves designing and implementing algorithms for CBAR using the MapReduce approach, with testing conducted on clusters of up to 4 nodes. The results demonstrate substantial performance gains, which are analyzed and discussed with illustrative examples.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783659912757

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Bibliografische Details

Titel: Parallel CBAR Technique in Hadoop-MapReduce Framework
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659912751
ISBN-13: 9783659912757
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 131 Gramm

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Inhaltsangabe

Data clustering is a prevalent challenge in big data processing, and parallelizing clustering operations significantly enhances efficiency in applications involving frequent searches. Various clustering techniques are available for data grouping, with CBAR being widely used across different applications. Parallelizing CBAR is essential for big data, and the Hadoop MapReduce platform offers a suitable framework to improve efficiency by leveraging effective segmentation techniques. This book involves designing and implementing algorithms for CBAR using the MapReduce approach, with testing conducted on clusters of up to 4 nodes. The results demonstrate substantial performance gains, which are analyzed and discussed with illustrative examples.

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