商品簡介
Celem niniejszej pracy bylo zbadanie zastosowania algorytmu grupowania K-Means r闚noleglego, opartego na modelu programowania MapReduce, w celu poprawy czasu odpowiedzi eksploracji danych. Wydajnośc algorytmu zostala oceniona pod kątem SpeedUp i ScaleUp. W tym celu przeprowadzono eksperymenty w klastrze Hadoop zlożonym z sześciu komputer闚 o standardowej specyfikacji sprzętowej. Zgrupowane dane to pomiary wież przeplywowych region闚 rolniczych i należą do Ameriflux. Eksperymenty przeprowadzono przy użyciu odpowiednio 3, 4 i 6 maszyn. Wyniki pokazaly, że wraz ze wzrostem liczby maszyn nastąpil wzrost wydajności, przy czym najlepszy czas uzyskano przy użyciu sześciu maszyn, osiągając SpeedUp na poziomie 3,25. Stwierdzono, że aplikacja dobrze skaluje się wraz z r闚noważnym wzrostem rozmiaru danych i liczby maszyn w klastrze, osiągając zbliżoną wydajnośc w testach.
