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搜索结果: 1-2 共查到兵器科学与技术 MapReduce相关记录2条 . 查询时间(0.078 秒)
针对高速网络环境下,集中式的处理方式难以满足大规模网络流量数据(大流)的处理需求,在CCBF算法的基础上利用了Hadoop集群强大的分布式并行计算能力,具有分布式并行运算的能力,提高了大流识别的效率;算法完成了3组使用真实的网络流量数据的实验;基于MapReduce的并行CCBF大流识别算法具有较高的加速比和可扩展性。
针对现代大规模数据线性回归在单机计算时间过长的问题, 本文设计并实现了一种基于 Ma p R e d u c e 架构的并行多元线性回归算法。在用普通P C搭建的H a d o o p集群上的研究实验结果表明, 基于Ma p R e d u c e 架构的多元线性回归算法在处理大规模数据时, 与单机的多元线性回归算法相比有较大的速度提升。

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