系列パターン抽出のMapReduce実装におけるタスク分割方式の検討
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概要
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並列分散を容易にするプログラミングモデルの一つとして,Google 社が提唱する MapReduce がある.高性能な MapReduce プログラムを記述するためにはアルゴリズムに応じて適切なタスク分割を選択する必要がある.本稿では,系列パターン抽出アルゴリズム PrefixSpan を対象に,MapReduce 実装におけるタスク分割方式を検討する.複数のタスク分割方針を比較する実験の結果,データ参照と計算時間の削減に重点をおいた実装が最も高速であることを確認した.
- 2011-07-20
著者
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
置田 真生
大阪大学大学院情報科学研究科
-
井上 佑希
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
置田 真生
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学
-
置田 真生
大阪大学
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