Clustering de un flujo de datos usando MapReduce

Las técnicas de agrupamiento (clustering) sobre flujo de datos (data stream) son una poderosa herramienta para determinar las características que tienen en común los datos provenientes del flujo. Para obtener buenos resultados es necesario almacenar gran parte de éste en una ventana temporal. En est...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Basgall, María José, Hasperué, Waldo, Estrebou, César Armando, Naiouf, Marcelo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
big data
stream processing
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56748
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Las técnicas de agrupamiento (clustering) sobre flujo de datos (data stream) son una poderosa herramienta para determinar las características que tienen en común los datos provenientes del flujo. Para obtener buenos resultados es necesario almacenar gran parte de éste en una ventana temporal. En este artículo medimos una técnica que maneja el tamaño de la ventana temporal de manera dinámica utilizando un algoritmo de clustering implementado en el framework MapReduce. Los resultados obtenidos demuestran que esta técnica alcanza una ventana de gran tamaño logrando así que cada dato del flujo se utilice en más de una iteración del algoritmo de clustering permitiendo conseguir resultados similares independientemente de la velocidad de los datos del flujo. Los centroides resultantes de cada flujo de datos son semejantes a los que se consiguen haciendo un clustering sobre el conjunto de datos completo.
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