Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
- 페이지 수
- 175
- 형식
- 크기
- 1.7 MB
- 언어
- EN · English
- 연도
- 2010
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
Cuốn sách này giới thiệu về xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu sử dụng MapReduce, bao gồm các khái niệm cơ bản, thiết kế thuật toán và ứng dụng trong truy xuất văn bản.
- 문서명
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
- 작성자 (문서 내)
- Jimmy Lin and Chris Dyer
- 내용
- Tài liệu này cung cấp kiến thức nền tảng và chuyên sâu về xử lý dữ liệu văn bản quy mô lớn bằng MapReduce, bao gồm các nguyên lý hoạt động, thiết kế thuật toán và ứng dụng thực tế như xây dựng chỉ mục đảo ngược.
- 목차
- Contents
- Introduction
- Computing in the Clouds
- Big Ideas
- Why Is This Different?
- What This Book Is Not
- MapReduce Basics
- Functional Programming Roots
- Mappers and Reducers
- The Execution Framework
- Partitioners and Combiners
- The Distributed File System
- Hadoop Cluster Architecture
- Summary
- MapReduce Algorithm Design
- Local Aggregation
- Combiners and In-Mapper Combining
- Algorithmic Correctness with Local Aggregation
- Pairs and Stripes
- Computing Relative Frequencies
- Secondary Sorting
- Relational Joins
- Reduce-Side Join
- Map-Side Join
- Memory-Backed Join
- Summary
- Inverted Indexing for Text Retrieval
- Web Crawling
- Inverted Indexes
- Inverted Indexing: Baseline Implementation
- Inverted Indexing: Revised Implementation
- Index Compression
- 페이지 수
- 175 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
Trích nội dung tài liệu
i Data-Intensive Text Processing with MapReduce Jimmy Lin and Chris Dyer University of Maryland, College Park Manuscript prepared April 11, 2010 This is the pre-production manuscript of a book in the Morgan & Claypool Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Anticipated publication date is mid-2010. ii Contents Contents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii 1 2 3 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Computing in the Clouds. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6 1.2 Big Ideas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 1.3 Why Is This Different? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.4 What This Book Is Not . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 MapReduce Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1 Functional Programming Roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.2 Mappers and Reducers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3 The Execution Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4 Partitioners and Combiners . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.5 The Distributed File System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6 Hadoop Cluster Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 175페이지입니다. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
미리보기 생성 중...
Trích nội dung tài liệu
i Data-Intensive Text Processing with MapReduce Jimmy Lin and Chris Dyer University of Maryland, College Park Manuscript prepared April 11, 2010 This is the pre-production manuscript of a book in the Morgan & Claypool Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Anticipated publication date is mid-2010. ii Contents Contents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii 1 2 3 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Computing in the Clouds. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6 1.2 Big Ideas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 1.3 Why Is This Different? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.4 What This Book Is Not . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 MapReduce Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1 Functional Programming Roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.2 Mappers and Reducers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3 The Execution Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4 Partitioners and Combiners . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.5 The Distributed File System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6 Hadoop Cluster Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
- 문서명
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
- 작성자 (문서 내)
- Jimmy Lin and Chris Dyer
- 내용
- Tài liệu này cung cấp kiến thức nền tảng và chuyên sâu về xử lý dữ liệu văn bản quy mô lớn bằng MapReduce, bao gồm các nguyên lý hoạt động, thiết kế thuật toán và ứng dụng thực tế như xây dựng chỉ mục đảo ngược.
- 목차
- Contents
- Introduction
- Computing in the Clouds
- Big Ideas
- Why Is This Different?
- What This Book Is Not
- MapReduce Basics
- Functional Programming Roots
- Mappers and Reducers
- The Execution Framework
- Partitioners and Combiners
- The Distributed File System
- Hadoop Cluster Architecture
- Summary
- MapReduce Algorithm Design
- Local Aggregation
- Combiners and In-Mapper Combining
- Algorithmic Correctness with Local Aggregation
- Pairs and Stripes
- Computing Relative Frequencies
- Secondary Sorting
- Relational Joins
- Reduce-Side Join
- Map-Side Join
- Memory-Backed Join
- Summary
- Inverted Indexing for Text Retrieval
- Web Crawling
- Inverted Indexes
- Inverted Indexing: Baseline Implementation
- Inverted Indexing: Revised Implementation
- Index Compression
- 페이지 수
- 175 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
Ngân hàng đề thi môn: Hệ thống thông tin quản lý
Đề thi môn Cơ sở dữ liệu (kèm Đáp án) - Đại học Sư phạm kỹ thuật
Đề thi và đáp án môn Hệ thống thông tin kế toán
Đề thi và đáp án môn Cấu trúc dữ liệu giải thuật
Đáp án đề thi môn Mạng máy tính - ĐH Công nghệ thông tin (CNTT)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!