Leveraging the rich studies of join

Leveraging the rich studies of join algorithms in parallel and distributed database systems, this paper demonstrates the implementation of several well-known join strategies in MapReduce and conducts comprehensive experiments to compare these join techniques on this new platform. To the best of our knowledge, this paper is the first to conduct a systematic experimental comparison of a broad set of join algorithms on the MapReduce platform. The contributions of this paper are as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ประโยชน์จากการศึกษาอุดมไปด้วยขั้นตอนวิธีการเข้าร่วมในระบบฐานข้อมูลแบบขนานและกระจายการวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงการดำเนินงานของหลายที่รู้จักกันดีร่วมกลยุทธ์ใน MapReduce และดำเนินการทดลองที่ครอบคลุมเพื่อเปรียบเทียบเหล่านี้เข้าร่วมเทคนิคบนแพลตฟอร์มใหม่นี้ ที่ดีที่สุดของความรู้ของเรากระดาษนี้เป็นครั้งแรกที่จะดำเนินการเปรียบเทียบการทดลองระบบของชุดกว้างของขั้นตอนวิธีการเข้าร่วมบนเวที MapReduce การมีส่วนร่วมของการวิจัยนี้มีดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใช้อัลกอริทึมรวมอุดมศึกษาในระบบฐานข้อมูลแบบขนาน และแบบกระจาย กระดาษนี้แสดงให้เห็นถึงการดำเนินกลยุทธ์รวมรู้จักหลายใน MapReduce และดำเนินการทดลองเพื่อเปรียบเทียบเทคนิครวมเหล่านี้บนแพลตฟอร์มใหม่นี้ครอบคลุม กับความรู้ของเรา เอกสารนี้เป็นครั้งแรกเพื่อทำการเปรียบเทียบทดลองระบบของอัลกอริทึมรวมบนแพลตฟอร์ม MapReduce ชุดกว้าง การจัดสรรของกระดาษนี้มีดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ยกระดับการศึกษาที่หลากหลายของอัลกอริธึมเข้าร่วมในการทำงานแบบคู่ขนานและระบบฐานข้อมูลการเผยแพร่เอกสารนี้แสดงให้เห็นถึงการนำไปใช้งานได้หลายที่มีชื่อเสียงเข้าร่วมใน mapreduce กลยุทธ์และทำการทดลองที่ครอบคลุมเพื่อทำการเปรียบเทียบเหล่านี้เข้าร่วมด้านเทคนิคบนแพลตฟอร์มใหม่นี้ เพื่อไปยังสถานที่ที่ดีที่สุดของความรู้ของเราเอกสารนี้เป็นครั้งแรกที่จะทำการเปรียบเทียบทดลองอย่างเป็นระบบในเรื่องของการทำงานของเข้าร่วมอัลกอริธึม mapreduce บนแพลตฟอร์มนี้ การบริจาคของเอกสารฉบับนี้มีดังนี้: