I data mining applikationer och rumsliga och multimedia databaser är ett användbart verktyg kNN gå, vilket är att producera k närmaste grannar (NN), från en dataset S, av varje punkt i en dataset R. Eftersom det innebär både anslutning och NN sökning, utför kNN gå med effektivt är en utmanande uppgift. Samtidigt fortsätter ansökningarna att bevittna en snabb (exponentiell i vissa fall) ökning av mängden data som ska behandlas. En populär modell idag för storskalig databehandling är den delade kluster på ett antal råvarumaskiner med MapReduce [6]. Så hur man utför kNN går samman effektivt på stora data som lagras i en MapReduce kluster är ett spännande problem som uppfyller många praktiska behov. Detta arbete föreslår nya (exakta och ungefärliga) algoritmer i MapReduce för att utföra effektiv parallell kNN ansluter på stora data. Vi demonstrerar våra idéer med hjälp av Hadoop. Omfattande experiment i stora verkliga och syntetiska dataset, med tiotals eller hundratals miljoner poster i både R och S och upp till 30 dimensioner, har visat våra metoders effektivitet, effektivitet och skalbarhet.
Numera utvecklas allt fler studier om likheter med flerdimensionella data över MapReduce, en populär modell för storskalig databehandling. REF föreslog nya algoritmer för att utföra kNN går effektivt ihop med stora data som lagras i ett MapReduce-kluster.
Efficient parallel kNN joins for large data in MapReduce
{'venue': "EDBT '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}