arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Spark raamistiku sobivus andmete klassifitseerimiseks
Nimi Sergei Laada
Kokkuvõte Selle lõputöö eesmärk on näidata Spark raamistiku sobivust erinevate klassifitseerimis algoritmite rakendamisel ja näidata kuidas täpselt algoritmid MapReduce-ist Spark-i üle viia. Eesmärgi täitmiseks said implementeertud kolm algoritmi: paralleelne k-nearest neighbor’s algoritm, paralleelne naïve Bayesian algoritm ja Clara algoritm. Et näidata erinevaid lähenemisviise otsustati rakendada need algoritmid kasutades kahte raamistiku: Hadoop ja Spark. Et tulemusi kätte saada, jooksutati mõlema raamistiku puhul testid samade sisend-andmete ja parameetritega. Testid käivitati erinevate parameetritega et näidata realiseerimise korrektsust. Tulemustele vastavad graafikud ja tabelid genereeriti et näidata kui hästi on algoritmide käivitamisel töö hajutatud paralleelsete protsesside vahel. Tulemused näitavad et Spark saab hakkama lihtsamate algoritmidega, nagu näiteks k-nearest neighbor’s, edukalt aga vahe Hadoop tulemustega ei ole väga suur. Naïve Bayesian algoritm osutus lihtsate algoritmide erijuhtumiks. Selle tulemused näitavad et väga kiire algoritmide korral kulutab Spark raamistik rohkem aega andmete jaotamiseks ning konfigureerimiseks kui andmete töötlemiseks. Clara algoritmi tulemused näitavad et Spark raamistik saab suurema keerukusega algoritmidega hakkama märgatavalt paremini kui Hadoop.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Informaatika
Juhendaja(d) Pelle Jakovits
Kaitsmise aasta 2014
PDF lisad