A survey of data partitioning and sampling methods to support big data analysis

Computer clusters with the shared-nothing architecture are the major computing platforms for big data processing and analysis. In cluster computing, data partitioning and sampling are two fundamental strategies to speed up the computation of big data and increase scalability. In this paper, we prese...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Big Data Mining and Analytics Ročník 3; číslo 2; s. 85 - 101
Hlavní autoři:	Mahmud, Mohammad Sultan, Huang, Joshua Zhexue, Salloum, Salman, Emara, Tamer Z., Sadatdiynov, Kuanishbay
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Beijing Tsinghua University Press 01.06.2020
Témata:	approximate computing Big Data big data analysis Cluster analysis Computation Data analysis data partitioning Data processing Data sampling distributed and parallel computing Partitioning Random sampling Sampling methods
ISSN:	2096-0654, 2097-406X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!