Skylineoperatören och dess varianter såsom dynamiska skyline- och omvända skylineoperatörer har på senare tid fått stor uppmärksamhet på grund av sina breda tillämpningar. Beräkningar av sådana operatörer är dock utmanande idag eftersom det finns en ökande trend av tillämpningar för att hantera big data. För sådana dataintensiva tillämpningar har ramen MapReduce använts i stor utsträckning på senare tid. I detta dokument föreslår vi effektiva parallella algoritmer för behandling av skyline och dess varianter med MapReduce. Vi bygger först histogram för att effektivt rensa ut icke-skyline (icke-omvänd skyline) punkter i förväg. Vi nästa partition data baserat på regionerna divideras med histogram och beräkna kandidat (omvänt) skyline punkter för varje region självständigt med MapReduce. Slutligen kontrollerar vi om varje kandidatpunkt faktiskt är en (omvänd) punkt i varje region självständigt. Vår prestandastudie bekräftar effektiviteten och skalbarheten hos de föreslagna algoritmerna.
Nyligen, Park et al. REF presenterade en effektiv parallellalgoritm för skylinebehandling på MapReduce.
Parallel Computation of Skyline and Reverse Skyline Queries Using MapReduce
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}