Technische Universität München

 

 

 

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Originaltitel:
Load-Balanced Massively Parallel Distributed Data Exploration 
Übersetzter Titel:
Lastbalancierte Massiv Parallele Verteilte Datenexploration 
Jahr:
2013 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.); Gamper, Johann (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Schlagworte (SWD):
Datenanalyse; Verteiltes System; Lastteilung 
TU-Systematik:
DAT 653d; DAT 259d; DAT 516d 
Kurzfassung:
The volume of scientific data sets grows at exponential rates. Centralised analysis is no longer able to accommodate interactive data exploration. Distributed processing is the new method of choice, as it allows to exploit the massive amount of resources available in compute clusters. We analyse the applicability of MapReduce style processing to scientific data exploration on tree structured data. Using frequent subtree mining as a sample application, we propose the Pipelined MapReduce framewo...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Menge weltweit vorgehaltener Daten steigt exponentiell an. Zentralisierte Ansätze interaktiver Datenexploration sind nicht länger plausibel. Verteilte Verarbeitungsmethoden, die die Ausnutzung der massiven Ressourcen von Rechnerverbünden erlauben, sind nötig. Wir analysieren die Einsatzmöglichkeiten von MapReduce zur Exploration hierarchisch strukturierter wissenschaftlicher Daten. Anhand der Suche nach häufigen Teilbäumen als Beispielanwendung schlagen wir das Pipelined MapReduce Framewor...    »
 
Mündliche Prüfung:
26.02.2013 
Dateigröße:
953371 bytes 
Seiten:
169 
Letzte Änderung:
27.11.2013