فهرست مقالات Hadoop

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - زمانبندی کارها در محیط‌های ابری با استفاده از چارچوب نگاشت – کاهش و الگوریتم ژنتیک
  سید نیما  خضر نیما جعفری نویمی پور
  زمان‌بندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیع‌شده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمان‌بندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، هم‌زمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنام چکیده کامل

  زمان‌بندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیع‌شده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمان‌بندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، هم‌زمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنامه است. الگوریتم های زمان‌بندی بر پایه اکتشاف جهت اولویت‌دهی به وظایف از سیاست های متفاوتی استفاده می کنند که باعث به وجود آمدن زمان های اجرای بالا بر روی سیستم های رایانش توزیع شده ناهمگن می شود. بنابراین، روشی مناسب است که اولویت دهی آن باعث تولید زمان اجرای کل کمینه گردد. الگوریتم ژنتیک به‌عنوان یکی از روش‌های تکاملی به‌منظور بهینه کردن مسائل NP-کامل به کار گرفته می شود. در این مقاله الگوریتم ژنتیک موازی با استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای زمان‌بندی وظایف بر روی رایانش ابری با استفاده از صف های اولویت چندگانه ارائه‌شده است. ایده اصلی این مقاله، استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای کاهش زمان اجرای کل برنامه می باشد. نتایج آزمایش‌ها بر روی مجموعه ای از گراف های جهت دار بدون دور تصادفی حاکی از آن است که روش پیشنهادی زمان اجرای کل دو روش موجود را با سرعت همگرایی بالا بهبود داده است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - خوشه بندی فازی چندهسته ای کلان داده ها در چارچوب نگاشت کاهش هدوپ
  سیدامید  آذرکسب سید حسین خواسته مصطفی امیری
  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ا چکیده کامل

  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ازاینرو خوشهبندي فازي از نوع پیشرفته روشهاي خوشهبندي به شمار ميرود. اما روشهاي خوشهبندي فازي در مواجه با روابط غیرخطي دادهها ناتوانند. روش پیشنهادي این مقاله ميکوشد تا مبتني بر ایدههاي امکان پذیري، از یادگیري چندهستهاي در چارچوب نگاشتکاهش هدوپ براي تشخیص خوشههاي خطيجدایيناپذیر با ساختار کلاندادههاي پیچیده، استفاده کند. مدل یادگیري چندهستهاي قادر به کشف روابط پیچیده بین دادهاي بوده و در عین حال هدوپ ما را قادر خواهد ساخت تا به جاي تعامل با سیستم عامل و پردازنده، با یک کلاستر منطقي از پردازشها و گرههاي انباره داده تعامل داشته باشیم و عمده کار را بر عهده فریمورک بیندازیم. به طور خلاصه مدلسازي روابط غیرخطي دادهها با استفاده از مدل یادگیري چندهستهاي، تعیین مقادیر مناسب براي پارامترهاي فازيسازي و امکانپذیري، و ارائه الگوریتم در مدل نگاشتکاهش هدوپ از دستاوردهاي کلیدي مقاله حاضر ميباشد. آزمایشها برروي یکي از مجموعه دادههاي پر استفاده مخزن یادگیري UCI و همچنین برروي دیتاست شبیهساز CloudSim پیاده سازي شده است و نتایج قابل قبولي به دست آمده است. طبق مطالعات منتشر شده، مخزن یادگیري UCI براي مقاصد رگرسیون و خوشهبندي کلان داده، و مجموعه داده CloudSim براي شبیهسازي موارد مربوط به رایانش ابري، محاسبه تأخیرهاي زماني و زمانبندي انجام وظایف معرفي شدهاند. پرونده مقاله