Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
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.
Đang tạo bản xem trước...
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
… Tải file gốc để đọc toàn bộ tài liệu.
- Tên tài liệu
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer
- Tác giả (trong tài liệu)
- Jimmy Lin and Chris Dyer
- Nội dung
- 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.
- Mục lục
- 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
- Doc.pages
- 175 trang
- Người đăng
- Giang Le
Câu hỏi thường gặp
Tài liệu này có miễn phí không?
Có. “Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Xử lý văn bản chuyên sâu dữ liệu với MapReduce) - Jimmy Lin and Chris Dyer” miễn phí — bạn chỉ cần đăng nhập rồi bấm Tải xuống để lấy file gốc.
Tài liệu dài bao nhiêu trang?
Tài liệu gồm 175 trang. Bạn có thể xem trước online trước khi tải.
Tôi có thể xem trước trước khi tải không?
Có. Bạn xem trước tài liệu ngay trên trang này bằng trình đọc online, rồi quyết định tải về.
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!