A parallel computing framework for big data

Guoliang、Chen、Rui Rui、Mao Mao、Kezhong、Lǔ

2017Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 1

摘要

大数据在研究和申请收到了大注意。然而，大多数当前的努力集中于系统和应用程序处理卷和速度的挑战，并且不很在理论基础上并且到被做了处理变化的挑战。基于公制空间的索引和 computationalcomplexity 理论，我们为大数据建议一个并行计算框架。这个框架由三个部件组成，即，由提炼各种各样的数据类型直到公制的空格的大数据的通用表示，与 NC 班计算理论在大数据的公制的空格，和并行计算基于对明智的距离大数据划分。

引用本文（GB/T 7714）

Guoliang, Chen, Rui Rui, 等. A parallel computing framework for big data[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2017.

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