SCALABLE IMPLEMENTATIONS OF DESCRIPTIVE STATISTICS ON HADOOP

Clicks: 277
ID: 5526
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #5 of 32 articles by views in nicel bilimler dergisi

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Büyük Veri, İngilizce dilindeki karşılığı ile Big Data, çağımızın en güncel teknolojilerinden biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Sosyal medya, sensör verileri, Nesnelerin İnternet’i gibi seri halde veri üreten teknolojilerin sayesinde veri hacmi gün geçtikçe artmaktadır. Dünyada veri miktarındaki büyük artış, büyük verinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için farklı yaklaşımlar gerektirmektedir. Bir nicel veriseti birçok özelliğe sahiptir ve betimleyici istatistikler veri setindeki bu özellikleri her bir değeri listelemek zorunda kalmadan anlamlı ve yönetilebilir bir biçimde tanımlayabilir. Bununla birlikte, standart istatistiksel teknikler, verinin büyüklüğü, karmaşıklığı ve hızı nedeniyle büyük verilere uygun olmayabilir. Nicel verileri analiz etmek için kullanıma hazır çok sayıda istatistiksel araç olmasına rağmen, her zaman büyük veri dosya sistemleri ile çalışmak için uyumlu değildir. Bu yazıda, betimleyici istatistik algoritmalarının büyük veri setleri üzerindeki uygulamaları sergilenmektedir ve deneylerin 196 yivli küçük bir Hadoop kümesinde ölçeklenebilirliğini gösterilmektedir. Bu çalışma, büyük veri kümeleri için tanımlayıcı istatistiklerin bir Hadoop kümesinin dağıtılmış hesaplama özelliklerinden yararlanabileceğini göstermektedir. Çalışma TÜBİTAK TEYDEB desteği ile tamamlanmıştır.
Reference Key
zgr2019scalablenicel Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Özgür YILMAZEL and
Journal nicel bilimler dergisi
Year 2019
DOI
DOI not found
URL URL not found
Keywords
Büyük Veri Betimleyici İstatistik Hadoop MapReduce

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.