skip to main content
Visitante
Meu Espaço
Minha Conta
Sair
Identificação
This feature requires javascript
Tags
Revistas Eletrônicas (eJournals)
Livros Eletrônicos (eBooks)
Bases de Dados
Bibliotecas USP
Ajuda
Ajuda
Idioma:
Inglês
Espanhol
Português
This feature required javascript
This feature requires javascript
Primo Search
Busca Geral
Busca Geral
Acervo Físico
Acervo Físico
Produção Intelectual da USP
Produção USP
Search For:
Clear Search Box
Search in:
Acervo Físico
Or hit Enter to replace search target
Or select another collection:
Search in:
Acervo Físico
Busca Avançada
Busca por Índices
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Data-intensive text processing with MapReduce
Jimmy Lin Chris Dyer
San Rafael Morgan & Claypool c2010
Localização:
ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação
(68T70.30 L735di e.1 )
(Acessar)
This feature requires javascript
Localização & Reservas
Detalhes
Resenhas & Tags
Solicitações
Mais Opções
Prateleira Virtual
This feature requires javascript
Enviar para
Adicionar ao Meu Espaço
Remover do Meu Espaço
E-mail (máximo 30 registros por vez)
Imprimir
Link permanente
Referência
EasyBib
EndNote
RefWorks
del.icio.us
Exportar RIS
Exportar BibTeX
This feature requires javascript
Título:
Data-intensive text processing with MapReduce
Autor:
Jimmy Lin
Chris Dyer
Assuntos:
Database management
;
Cloud computing -- Programming
;
Parallel processing (Electronic computers) -- Programming
;
Electronic data processing -- Distributed processing -- Programming
;
Automatic Data Processing
;
PROGRAMAÇÃO PARALELA
;
BANCO DE DADOS (GERENCIAMENTO)
;
PROCESSAMENTO ELETRÔNICO DE DADOS
;
LINGUAGEM NATURAL (ANÁLISE DO DISCURSO)
Notas:
Includes bibliographical references (p. 149-163)
Descrição:
Our world is being revolutionized by data-driven methods: access to large amounts of data has generated new insights and opened exciting new opportunities in commerce, science, and computing applications. Processing the enormous quantities of data necessary for these advances requires large clusters, making distributed computing paradigms more crucial than ever. MapReduce is a programming model for expressing distributed computations on massive datasets and an execution framework for large-scale data processing on clusters of commodity servers. The programming model provides an easy-to-understand abstraction for designing scalable algorithms, while the execution framework transparently handles many system-level details, ranging from scheduling to synchronization to fault tolerance. This book focuses on MapReduce algorithm design, with an emphasis on text processing algorithms common in natural language processing, information retrieval, and machine learning. We introduce the notion of MapReduce design patterns, which represent general reusable solutions to commonly occurring problems across a variety of problem domains. This book not only intends to help the reader "think in MapReduce", but also discusses limitations of the programming model as well
Títulos relacionados:
Série:Synthesis lectures on human language technologies #7
Editor:
San Rafael Morgan & Claypool
Data de criação/publicação:
c2010
Formato:
ix, 165 p ill 24 cm.
Idioma:
Inglês
Links
Este item no Dedalus
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Voltar para lista de resultados
Anterior
Resultado
10
Avançar
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.
Buscando por
em
scope:(USP_FISICO)
Mostrar o que foi encontrado até o momento
This feature requires javascript
This feature requires javascript