Diplomová práce

Map-Reduce technologie pro extrakci dat

Map-Reduce technologies for data extraction

Bc. Ján Vaňo, učo 325170
Anotace

Táto práca sa zaoberá problematikou modelu a technológie MapReduce a jej implementácie Hadoop. Detailne popisuje najdôležitejšie vlastnosti Hadoop implementácie, pričom sa snaží demonštrovať kladné aj záporné stránky tejto technológie. V závere prezentuje výsledky dosiahnuté použitím tejto technológie na paralelnú extrakciu informácií z obrazových dát.

Abstract

The thesis deals with matters of MapReduce paradigm and it's implementation - Hadoop. Thesis describes the most important properties of Hadoop implementation while it strives to demonstrate good as well as bad aspects of this technology. At the end of the thesis results of parallel extraction from image data are presented.

Zadání práce
Cílem práce je nastudovat problematiku technologie Map-Reduce a její implementaci Hadoop. Použití technologie otestujte na systému, který na základě vstupního proudu obrazových dat bude generovat vícenásobné extrakce deskriptorů pomocí multi-procesorové infrastruktury. Proveďte vyhodnocení dosažených výsledků.
Práce zkontrolována:
26. 5. 2014 09:41, prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485
Jazyk práce
slovenština slovenština
Termín obhajoby
25. 6. 2014
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485
KPSK FI MU

Oponent

RNDr. Michal Batko, Ph.D., učo 2907
KSUZD FI MU

Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.