ABSTRACT Ofullständiga data är en viktig typ av flerdimensionell datauppsättning som har slumpmässigt fördelade saknade noder i sina dimensioner. Det är mycket svårt att hämta information från denna typ av datauppsättning när den blir stor. Att hitta top-k dominerande värden i denna typ av dataset är ett utmanande förfarande. Vissa algoritmer är närvarande för att förbättra denna process, men de flesta är effektiva endast när det gäller små ofullständiga data. En av de algoritmer som gör tillämpningen av top-k dominerande (TKD) fråga möjligt är Bitmap Index Guidade (BIG) algoritm. Denna algoritm förbättrar avsevärt prestandan för ofullständiga data, men den är inte utformad för att hitta top-k dominerande värden i ofullständiga big data. Flera andra algoritmer har föreslagits för att hitta TKD-frågan, såsom Skyband Based och Upper Bound Based algoritmer, men deras prestanda är också tvivelaktig. Algoritmer som utvecklats tidigare var bland de första försöken att tillämpa TKD-förfrågan på ofullständiga data, men dessa algoritmer led av svag prestanda. Detta dokument föreslår MapReduced Enhanced Bitmap Index Guidad algoritm (MRBIG) för att hantera de ovannämnda frågorna. MRBIG använder MapReduce-ramverket för att förbättra prestandan av att tillämpa top-k-dominansfrågor på stora ofullständiga datauppsättningar. I det föreslagna tillvägagångssättet används MapReduce-metoden för parallell databehandling som omfattar flera datornoder. Ramverket separerar uppgifterna mellan flera datornoder för att självständigt och samtidigt arbeta för att hitta resultatet. Denna metod har uppnått upp till två gånger snabbare bearbetningstid för att hitta TKD frågeresultatet jämfört med tidigare föreslagna algoritmer. INDEX TERMS Top-k dominans, ofullständig data, bigdata, kartreduce, hadoop, dominans relation, frågebehandling.
Nyligen, Ezatpoor et al. REF utnyttjar MapReduce-ramverket för beräkning av topk-dominans på ofullständiga big data.
Finding Top- $k$ Dominance on Incomplete Big Data Using MapReduce Framework
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}