Abstract—In this paper, a Hadoop Ma

Abstract—In this paper, a Hadoop MapReduce framework is presented in order to perform distributed processing used for CBIR system. Moreover, Hadoop MapReduce framework is used with the intention of increasing the performance of two main functionalities of data insertion and query processing. Therefore, the main objective of the study is distribution of the image data over a large number of nodes. Some of the techniques used in the paper includes: image indexing and retrieval, parallel processing of indexing, and comparing the similarity of retrieved images

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งนำเสนอในเอกสารนี้ กรอบอย่างไร Hadoop MapReduce เพื่อดำเนินการประมวลผลแบบกระจายที่ใช้สำหรับระบบ CBIR นอกจากนี้ อย่างไร Hadoop MapReduce กรอบใช้ตั้งใจเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของฟังก์ชันหลักสองแทรกข้อมูลและประมวลผลแบบสอบถาม ดังนั้น วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาเป็นการกระจายของข้อมูลภาพผ่านโหนเป็นจำนวนมาก บางเทคนิคที่ใช้ในเอกสารประกอบด้วย: ภาพเรียก พร้อมประมวลผลการทำดัชนี และการทำดัชนี และการเปรียบเทียบคล้ายคลึงดึงภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อในบทความนี้กรอบ Hadoop MapReduce จะนำเสนอในการที่จะดำเนินการประมวลผลที่ใช้สำหรับระบบ CBIR กระจาย นอกจากนี้กรอบ Hadoop MapReduce จะใช้ด้วยความตั้งใจของการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสองฟังก์ชันหลักของการแทรกข้อมูลและการประมวลผลแบบสอบถาม ดังนั้นวัตถุประสงค์หลักของการศึกษาคือการกระจายของข้อมูลภาพมากกว่าจำนวนมากของโหนด บางส่วนของเทคนิคที่ใช้ในกระดาษรวมถึง: การจัดทำดัชนีและการดึงภาพการประมวลผลแบบขนานของการจัดทำดัชนีและเปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันของภาพที่ดึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่องานวิจัยนี้มี mapreduce Hadoop กรอบแสดงเพื่อแสดงการกระจายการประมวลผลที่ใช้สำหรับระบบ cbir . นอกจากนี้ mapreduce Hadoop กรอบใช้กับความตั้งใจของการเพิ่มประสิทธิภาพของทั้งสองฟังก์ชันหลักของการแทรกข้อมูลและประมวลผลแบบสอบถาม ดังนั้นวัตถุประสงค์หลักของการศึกษาคือการกระจายของข้อมูลภาพมากกว่าจำนวนมากของโหนด บางส่วนของเทคนิคที่ใช้ในการดึงกระดาษ รวมถึงภาพและการประมวลผลแบบขนานของดัชนี และเปรียบเทียบความเหมือนกันของภาพที่เรียก