امروز : سه شنبه 28 بهمن 1404
مجله اینترنتی آقای آنلاین
دسته بندی فایل ها
جدیدترین محصولات

5 فروشگاه برتر سایت
ترجمه کامپیوتر ابزارهای کلان داده آپاچی هدوپ، مانگو دی بی، وکا
دسته بندی ترجمه مقالات و کتب خارجی
بازدید ها 2,071
فرمت فایل docx
حجم فایل 168 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 10
19,000 تومان
ترجمه کامپیوتر -ابزارهای کلان داده : آپاچی هدوپ، مانگو دی بی، وکا

فروشنده فایل

کد کاربری 1
کاربر

ترجمه کامپیوتر - 10 صفحه

سال 2016

Big Data Tools: Haddop, MongoDB and Weka

ابزارهای کلان داده : آپاچی هدوپ، مانگو دی بی، وکا

Paula Catalina Jaraba Navas(&), Yesid Camilo Guacaneme Parra,
and José Ignacio Rodríguez Molano

http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-40973-3_45

دانلود رایگان مقاله انگلیسی - ابزارهای کلان داده : آپاچی هدوپ، مانگو دی بی، وکا

چکیده

کلان داده اصطلاحی است که رشد نمایی تمام داده های دارای ساختار و بدون ساختار را از منابع مختلف توصیف می کند( پایگاه های داده ، شبکه های اجتماعی ، وب و غیره) و ممکن است برای یک شرکت سودمند باشد. این مقاله اهمیت فعلی کلان داده را با برخی از الگوریتم هایی نشان می دهد که ممکن است با پیشنهاد الگوهای نزول ، روش ها و آمیزش داده ها مورد استفاده قرار گیرند، کلان داده ها اطلاعات ارزشمندی را در زمان واقعی تولید می کنند و به ویژگی ها و برنامه های کاربردی برخی از ابزارهای رایج مورد استفاده برای تحلیل داده اشاره دارند بنابراین ممکن است به ایجاد اطلاعات کمک کنند، کلان داده یک تکنولوژی مناسب برای اجرای داده ها مطابق با نیازها یا اطلاعات مورد نیاز است.

کلید واژه ها: کلان داده ها، ابزارهای تحلیل ، هدوپ، مانگو دی بی، وکا

Abstract
Big Data is a term that describes the exponential growth of all sorts of data–structured and non-structured– from different sources (data bases, social networks, the web, etc.) and which, as per their use, may become a benefit or an advantage for a company. This paper shows the current importance of Big Data, together with some of the algorithms that may be used with the purpose of reveling patterns, trends and data associations that may generate valuable information in real time, mentioning characteristics and applications of some of the tools currently used for data analysis so they may help to establish which is the most suitable technology to be implemented according to the needs or information required.
Keywords
Big data Analysis tools Hadoop Mongodb Weka

References
    1.Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Morales, R., Tufano, P.: Analytics: the real-world use of big data. IBM Global Business Services, Saïd Business School, University of Oxford, pp. 1–20 (2012)
    2. Boyd, D., Crawford, K.: Critical questions for big data. Inf. Commun. Soc. 15(5), 662–679 (2012)CrossRefGoogle Scholar
    3. Katal, A., Wazid, M., Goudar, R.: Big data: issues, challenges, tools and good practices. In: 2013 Sixth International Conference on Contemporary Computing, pp. 404–409 (2013)
    4. Chen, H., Chiang, R., Storey, V.: Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Q. 36(4), 1165–1188 (2012)Google Scholar
    5. Jagadish, H., Gehrke, J., Labrinidis, A., Papakonstantinou, Y., Patel, J., Ramakrishnan, R., Shahabi, C.: Big data and its technical challenges. Commun. ACM 57(7), 86–94 (2014)CrossRefGoogle Scholar
    6. Purcell, B.: The emergence of ‘big data’ technology and analytics. J. Technol. Res. 4, 1–7 (2013)MathSciNetGoogle Scholar
    7. Coronel, C., Morris, S., Rob, P.: Database Systems: Design, Implementation, and Management (2009)
    8.Wu, X., Zhu, X., Wu, G., Ding, W.: Data mining with big data. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 26(1), 97–107 (2014)CrossRefGoogle Scholar
    9. Demchenko, Y., De Laat, C., Membrey, P.: Defining architecture components of the big data ecosystem. In: 2014 International Conference on Collaboration Technologies and Systems, CTS 2014, pp. 104–112 (2014)
    10. McKinsey & Company: Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Glob. Inst., p. 156, June 2011
    11. Desouza, K., Smith, K.: Big data for social innovation. Stanford Soc. Innov. Rev. 12(3), 38–43 (2014)Google Scholar
    12.
    Tsai, C., Lai, C., Chao, H., Vasilakos, A.: Big data analytics: a survey. J. Big Data 2(1), 21 (2015)CrossRefGoogle Scholar
    13. Chen, M., Mao, S., Liu, Y.: Big data: a survey. Mob. Netw. Appl. 19(2), 171–209 (2014)MathSciNetCrossRefGoogle Scholar
    14.Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P.: From data mining to knowledge discovery in databases. AI Mag. 37–54 (1996)
    15.  Bartere, M., Yenkar, V.: Review on data mining with big data. Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. 3(4), 97–102 (2014)Google Scholar
    16.Menandas, J., Joshi, J.: Data mining with parallel processing technique for complexity reduction and characterization of big data. Glob. J. Advanced Research 1(1), 69–80 (2014)
    17. Jain, K., Murty, M., Flynn, P.: Data clustering: a review. ACM Comput. Surv. 31(3), 264–323 (1999)CrossRefGoogle Scholar
    18.Shvachko, K., Kuang, H., Radia, S., Chansler, R.: The hadoop distributed file system. In: 2010 IEEE 26th Symposium on Mass Storage Systems and Technologies, MSST2010 (2010)
    19.Borthakur, D.: The hadoop distributed file system: Architecture and design. Hadoop Project Website, pp. 1–14 (2007)
    20. Dittrich, J., Quian, J.: Efficient big data processing in hadoop mapreduce. In: Proceedings of the VLDB Endowment, vol. 5, no. 12, pp. 2014–2015 (2012)
    21.  MongoDB Inc 2008–2016. https://docs.mongodb.org/manual/introduction/
    22. Boicea, A., Radulescu, F., Agapin, L.: MongoDB vs Oracle - database comparison. In: Proceedings of 3rd International Conference on Emerging. Intelligent Data and Web Technologies, EIDWT 2012, September 2012, pp. 330–335 (2012)
    23.Gyorodi, C., Gyorodi, R., Pecherle, G., Olah, A.: A comparative study: MongoDB vs. MySQL. In: 13th International Conference on Engineering Modern Electric System (2015)
    24. Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., Witten, I.: The WEKA data mining software. ACM SIGKDD Explor. Newsl. 11(1), 10 (2009)CrossRefGoogle Scholar
    25.Garner, S.: WEKA: the waikato environment for knowledge analysis. In: Proceedings of New Zealand Computer Science, pp. 57–64 (1995)
    26. Bouckaert, R., Frank, E., Hall, M., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., Witten, I.: WEKA—experiences with a java open-source project. J. Mach. Learn. Res. 11, 2533–2541 (2010)MATHGoogle Scholar
    27. Witten, I., Frank, E., Trigg, L., Hall, M., Holmes, G., Cunningham, S.: Weka: practical machine learning tools and techniques with java implementations. Seminar 99, 192–196 (1999)

 

فایل های مرتبط ( 16 عدد انتخاب شده )
ترجمه کامپیوتر-دو فصل کتاب -توسعه مدل های اجزای زنجیره ای مارکوف
ترجمه کامپیوتر-دو فصل کتاب -توسعه مدل های اجزای زنجیره ای مارکوف

ترجمه کامپیوتر- بخشی از کتاب طراحی شبکه عصبی - مدل نورون و معماری شبکه
ترجمه کامپیوتر- بخشی از کتاب طراحی شبکه عصبی - مدل نورون و معماری شبکه

ترجمه آمار - مدل سازی حمل و نقل
ترجمه آمار - مدل سازی حمل و نقل

ترجمه مدیریت-اثرات متقابل ساختار شبکه و تنوع فرهنگی در قدرت و عملکرد تیم
ترجمه مدیریت-اثرات متقابل ساختار شبکه و تنوع فرهنگی در قدرت  و عملکرد تیم

ترجمه مدیریت- یکپارچه سازی مدیریت پروژه و مدیریت تغییرات سازمانی، ضرورتی اجتناب نا پذیر
ترجمه مدیریت- یکپارچه سازی مدیریت پروژه و مدیریت تغییرات سازمانی، ضرورتی اجتناب نا پذیر

ترجمه کامپیوتر- طرح خود سازمانی بر اساس معماری NFV و SDN برای شبکه های ناهمگن آینده
ترجمه کامپیوتر- طرح خود سازمانی  بر اساس معماری NFV و SDN  برای شبکه های ناهمگن آینده

ترجمه کامپیوتر-اصول شبکه های عصبی-هوش مصنوعی
ترجمه کامپیوتر-اصول شبکه های عصبی-هوش مصنوعی

ترجمه کامپیوتر و هوش مصنوعی - داده کاوی فازی برای سیستم های تشخیص فازی در شبکه های LTE
ترجمه کامپیوتر و هوش مصنوعی - داده کاوی فازی برای سیستم های تشخیص فازی در شبکه های LTE

ترجمه مقاله حقوق - داوری در حقوق بین الملل اقتصادی
ترجمه مقاله حقوق - داوری در حقوق بین الملل اقتصادی

ترجمه شهرسازی و معماری-چشم انداز برنامه ریزی شهری
ترجمه شهرسازی و معماری-چشم انداز برنامه ریزی شهری

ترجمه مدیریت - تحلیلی اکتشافی بر آثار متمایز تعادل کار و زندگی
ترجمه مدیریت - تحلیلی اکتشافی بر آثار متمایز تعادل کار و زندگی

ترجمه شیمی و مدیریت برنامه ریزی خطی و کاربردها
ترجمه شیمی و  مدیریت  برنامه ریزی خطی و کاربردها

ترجمه مدیریت-استراتژی های مدیریت تغییر برای اجزای موفقیت آمیز ERP
ترجمه مدیریت-استراتژی های مدیریت تغییر برای اجزای موفقیت آمیز ERP

ترجمه متالورژی - مطالعه بر پیشبینی عمر خستگی سوپرآلیاژ های پایه نیکل
ترجمه متالورژی - مطالعه بر پیشبینی عمر خستگی سوپرآلیاژ های پایه نیکل

ترجمه کامپیوتر - یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت
ترجمه کامپیوتر - یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت

ترجمه کامپیوتر-رفتار آبشاری در شبکه ها
ترجمه کامپیوتر-رفتار آبشاری در شبکه ها

پشتیبانی از تمامی بانک ها-همکاری در فروش فایل - فایل دارم دات کام

بالا