Luận văn: Xây dựng giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu với Cloud và MapReduce

Luận văn về xây dựng giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu, ứng dụng Cloud Computing và thuật toán MapReduce. Tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm cho người dùng.

Chuyên ngành

Khoa Học

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2010

75
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

MỤC LỤC

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY, GIẢI THUẬT MAPREDUCE, HỆ THỐNG TÌM KIẾM

1.1. Sự phát triển của các mô hình tính toán

1.2. Tối ưu hỏa của quá trình xử lý dữ liệu lớn, giải thuật MAPREDUCE ứng dụng cho các nguồn dữ liệu cực lớn (TB, PB). Bài toán tìm kiếm theo yêu cầu người sử dụng (Object searching by request)

1.3. Bài toán tìm kiếm theo yêu cầu người sử dụng (Object searching by request)

1.4. Nhiệm vụ trong luận văn

2. CHƯƠNG 2: ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ GIẢI THUẬT MAPREDUCE

2.1. Khái niệm về Điện toán đám mây

2.1.1. Lịch sử Cloud computing

2.1.2. Các đặc tính chính của Cloud Computing

2.2. Các nhánh chính của điện toán đám mây

2.2.1. Phần mềm hoạt động như một dịch vụ (SaaS - Sofware as a Service)

2.2.2. Nền tảng như một dịch vụ (PaaS - Platform as a Servie)

2.2.3. Hạ tầng hoạt động như một dịch vụ (IaaS — Infrastructure as a Service)

2.3. Các hệ thống Cloud Computing tiêu biểu

2.3.1. Google App Engine

2.3.2. Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)

2.3.3. Amazon Simple Storage Service (S3)

2.4. Ứng dụng Cloud Computing trong tìm kiếm thông tin

2.5. Lịch sử phát triển Mapreduce

2.6. Kỹ thuật lập trình MapReduce

2.7. Một số ứng dụng tiêu biểu MapReduce

2.7.1. Hệ thống So Data của Yahoo, Google

2.7.2. Ứng dụng xử lý dữ liệu log

3. CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN TÌM KIẾM THEO YÊU CẦU NGƯỜI SỬ DỤNG VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP DỰA TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ GIẢI THUẬT MAPREDUICE

3.1. Phân loại máy tìm kiếm trên Internet

3.2. Mô hình của máy tìm kiếm

3.3. Thuật toán tìm kiếm

3.3.1. Bài toán thu thập, bóc tách dữ liệu (Crawl, parse data)

3.3.2. Bài toán đánh chỉ mục dữ liệu (Index data)

3.4. Thuật toán tìm kiếm theo độ tương quan (relevance)

3.5. Các giải pháp xây dựng máy tìm kiếm

3.6. Giải pháp tìm kiếm sử dụng thuật toán MapReduce trên nền điện toán đám mây

3.6.1. Dữ liệu

3.6.2. Sử dụng MapReduce và điện toán đám mây trong bài toán đánh chỉ mục

3.6.3. Sử dụng điện toán đám mây trong việc thiết kế module tìm kiếm phân tán

4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM VÀ THỬ NGHIỆM THỰC TẾ

4.1. Bài toán tìm kiếm tin tức

4.2. Xây dựng hệ thống tìm kiếm tin tức theo độ tương quan về nội dung, thời gian

4.2.1. Tổng quan về mô hình hệ thống tìm kiếm

4.2.2. Các thành phần của hệ thống

4.2.3. Đánh giá kết quả, các hướng cải tiến

4.3. Các kết quả đạt được

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Luận văn xây dựng hệ thống tìm kiếm Tổng quan chi tiết

Luận văn này tập trung vào việc xây dựng luận vănthử nghiệm giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu người dùng. Giải pháp này sử dụng điện toán đám mây (Cloud Computing) và thuật toán MapReduce. Bài toán tìm kiếm theo yêu cầu (Object Searching by Request) là một vấn đề tồn tại từ lâu. Khi dữ liệu còn ít, việc tìm kiếm khá đơn giản. Nhưng khi dữ liệu lớn lên, mức độ cập nhật thông tin tăng cao, việc tìm kiếm chính xác theo yêu cầu trở nên khó khăn. Khó khăn bao gồm khả năng bao phủ nội dung (hệ thống tìm kiếm có bao phủ được nội dung người dùng cần hay không?) và khả năng cập nhật nội dung (thời gian cập nhật nội dung mới là bao lâu?). Luận văn sẽ khám phá cách ứng dụng Cloud Computing trong tìm kiếm và cách ứng dụng MapReduce trong tìm kiếm để giải quyết vấn đề này. Theo [44], những khó khăn chính của bài toán tìm kiếm là Khả năng bao phủ nội dungkhả năng cập nhật nội dung.

1.1. Bài toán tìm kiếm theo yêu cầu người dùng hiện nay

Bài toán tìm kiếm theo yêu cầu người dùng đã tồn tại từ lâu. Khi dữ liệu còn ít thì bài toán khá đơn giản, có thể thực hiện bằng vài lệnh của hệ điều hành Linux. Tuy nhiên, khi dữ liệu lớn lên, tăng trưởng theo từng ngày, từng giờ, mức độ cập nhật thông tin ngày càng tăng lên thì vấn đề tìm kiếm chính xác theo yêu cầu của người dùng càng khó khăn. Những khó khăn chính của bài toán tìm kiếm bao gồm khả năng bao phủ nội dung và khả năng cập nhật nội dung. Hệ thống tìm kiếm có khả năng bao phủ được những nội dung người dùng cần thiết chưa? Với lượng dữ liệu khổng lồ trên Internet, có chiến thuật hay giải thuật nào để có thể bao phủ được hết số lượng nội dung trên đó? Tương tự như vấn đề bao phủ, thời gian cập nhật nội dung mới sẽ là bao lâu, có đủ cung cấp nội dung mới cho người dùng hay không?

1.2. Ứng dụng Cloud Computing và MapReduce Tại sao

Cloud Computing cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và tài nguyên tính toán dồi dào. MapReduce giúp xử lý dữ liệu song song trên quy mô lớn. Kết hợp cả hai, ta có một giải pháp mạnh mẽ để xây dựng hệ thống tìm kiếm hiệu quả và có khả năng mở rộng. Các hệ thống lớn như Google, Yahoo, Facebook đều cần lưu trữ, xử lý và tương tác với lượng dữ liệu cực kỳ lớn. Lưu trữ có thể giải quyết được khi được cung cấp đủ thiết bị phần cứng và có thuật toán lưu trữ tốt. Việc lưu trữ không đơn thuần chỉ là lưu trữ lên thiết bị lưu trữ như ổ cứng nói chung, mà còn phụ thuộc rất nhiều vào quá trình xử lý.

1.3. Nhiệm vụ chính trong luận văn xây dựng hệ thống tìm kiếm

Luận văn tập trung vào việc xây dựng hệ thống tìm kiếm có khả năng đáp ứng yêu cầu người dùng một cách hiệu quả. Điều này bao gồm việc nghiên cứu và triển khai các thuật toán tìm kiếm, tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo khả năng mở rộng. Cần lựa chọn các phương pháp lưu trữ phân tán, tạo thành các hệ thống file phân tán và có cơ chế quản lý chúng. Khi đã lưu trữ được dữ liệu, chúng ta cần một thuật toán xử lý đủ nhanh chóng lượng dữ liệu đó. Một trong những giải thuật được nhắc đến nhiều nhất trong những năm gần đây phục vụ cho việc xử lý lượng dữ liệu lớn là MapReduce.

II. Điện toán đám mây và MapReduce Nền tảng cho tìm kiếm

Điện toán đám mây cung cấp hạ tầng linh hoạt và khả năng mở rộng dễ dàng. MapReduce là một mô hình lập trình cho phép xử lý song song lượng dữ liệu lớn. Kết hợp hai công nghệ này giúp xây dựng hệ thống tìm kiếm theo yêu cầu hiệu quả và có khả năng mở rộng cao. Điện toán đám mây giúp giải quyết bài toán về phần cứng khi tối ưu hóa, cung cấp các giải pháp về phần cứng như máy chủ, hệ thống lưu trữ, các nền tảng tính toán, đến các hệ thống phần mềm đều trở thành dịch vụ.

2.1. Tổng quan về Điện toán đám mây Lịch sử và đặc điểm

Điện toán đám mây (Cloud Computing) là mô hình cung cấp tài nguyên tính toán (phần cứng, phần mềm, dịch vụ) qua mạng, cho phép người dùng sử dụng khi cần thiết và trả tiền theo mức sử dụng. Các đặc tính chính của Cloud Computing bao gồm tính linh hoạt, khả năng mở rộng, khả năng tự phục vụ và khả năng đo lường. Điện toán đám mây là mô hình phát triển của các hệ thống trong tương lai, giúp chúng ta giải quyết các vấn đề về mặt hạ tầng, dịch vụ, cung cấp những giải pháp tối ưu cho các hệ thống. Lịch sử phát triển của Cloud Computing trải qua nhiều giai đoạn, từ các trung tâm dữ liệu truyền thống đến các dịch vụ ảo hóa và nền tảng điện toán đám mây hiện đại.

2.2. Giải thuật MapReduce Nguyên lý hoạt động và ưu điểm

MapReduce là một mô hình lập trình cho phép xử lý song song lượng dữ liệu lớn. Nó chia bài toán thành hai giai đoạn chính: Map (ánh xạ) và Reduce (thu gọn). Giai đoạn Map chia dữ liệu đầu vào thành các phần nhỏ và xử lý song song. Giai đoạn Reduce tổng hợp kết quả từ giai đoạn Map để tạo ra kết quả cuối cùng. Ưu điểm của MapReduce bao gồm khả năng xử lý dữ liệu song song, khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi tốt. MapReduce là một giải thuật, được viết lại thành khung lập trình, hỗ trợ lập trình phân tán một cách nhanh chóng. Giải thuật MapReduce dễ dàng triển khai trên nhiều máy, việc thêm một máy vào để chạy giải thuật rất đơn giản, chỉ thông qua các file cấu hình.

2.3. Ứng dụng tiêu biểu của MapReduce trong xử lý dữ liệu

MapReduce được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý log, phân tích dữ liệu web, và xây dựng các hệ thống tìm kiếm. Các ví dụ tiêu biểu bao gồm hệ thống tìm kiếm của Google, hệ thống phân tích dữ liệu của Yahoo, và hệ thống khuyến nghị của Amazon. MapReduce quản lý các tác vụ chạy song song trên các máy, một máy có thể chạy nhiều tác vụ, một công việc được chia làm nhiều tác vụ, chia cho mỗi máy theo khả năng. Nó có khả năng tổng hợp các kết quả chạy trên các máy khác nhau tạo ra kết quả cuối cùng đưa lại cho người dùng. Với những ưu điểm của giải thuật MapReduce như trên, chúng ta có thể xây dựng nhiều ứng dụng thông dụng như các bài toán thống kê (thống kê log, xử lý log, thống kê số lượng, thống kê thời tiết), các bài toán về khai phá dữ liệu, hệ thống giới thiệu (recommendation engines), các bài toán về phân tích dữ liệu, xử lý gian lận.

III. Giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu Kiến trúc và triển khai

Luận văn đề xuất một giải pháp xây dựng hệ thống tìm kiếm sử dụng Cloud ComputingMapReduce. Kiến trúc hệ thống bao gồm các thành phần chính: thu thập dữ liệu, đánh chỉ mục dữ liệu, và phục vụ tìm kiếm. MapReduce được sử dụng để đánh chỉ mục dữ liệu song song trên Cloud Computing. Các thuật toán tìm kiếm được tối ưu hóa để đáp ứng yêu cầu người dùng một cách nhanh chóng và chính xác. Bài toán về chất lượng tìm kiếm, tất cả các bài toán cần xử lý dữ liệu nói chung, đặc biệt là các bài toán dữ liệu lớn đều có thể sử dụng thuật toán MapReduce.

3.1. Phân tích bài toán và yêu cầu xây dựng hệ thống tìm kiếm

Bài toán xây dựng hệ thống tìm kiếm đặt ra nhiều yêu cầu về hiệu suất, khả năng mở rộng và độ chính xác. Cần phân tích kỹ các yêu cầu này để thiết kế một hệ thống phù hợp. Các yếu tố cần xem xét bao gồm lượng dữ liệu cần xử lý, số lượng người dùng đồng thời, và độ trễ chấp nhận được. Bài toán tìm kiếm dữ liệu đã tồn tại một thời gian khá lâu. Khi dữ liệu còn ít, không có nhiều thì bài toán là khá đơn giản, có thể được thực hiện bằng vài lệnh của hệ điều hành (hệ điều hành Linux). Tuy nhiên khi dữ liệu lớn lên, tăng trưởng theo từng ngày, từng giờ, mức độ cập nhật thông tin ngày càng tăng lên thì vấn đề tìm kiếm chính xác theo yêu cầu của người dùng càng khó khăn.

3.2. Thiết kế kiến trúc hệ thống tìm kiếm phân tán trên Cloud

Kiến trúc hệ thống tìm kiếm được thiết kế theo mô hình phân tán trên Cloud Computing. Điều này cho phép hệ thống tận dụng khả năng mở rộng và tài nguyên tính toán dồi dào của Cloud. Các thành phần của hệ thống bao gồm: Crawling, IndexSearch. Các khó khăn chính của bài toán tìm kiếm bao gồm khả năng bao phủ nội dung (hệ thống tìm kiếm có khả năng bao phủ được những nội dung người dùng cần thiết chưa?) và khả năng cập nhật nội dung (thời gian cập nhật nội dung mới sẽ là bao lâu, có đủ cung cấp nội dung mới cho người dùng hay không?).

3.3. Triển khai thuật toán MapReduce cho đánh chỉ mục dữ liệu

MapReduce được sử dụng để đánh chỉ mục dữ liệu song song trên Cloud. Quá trình đánh chỉ mục bao gồm việc chia dữ liệu thành các phần nhỏ, xử lý song song bằng các tác vụ Map và Reduce, và tổng hợp kết quả để tạo ra chỉ mục. Thuật toán tìm kiếm theo độ tương quan (relevance) cũng được xem xét. Với những ưu điểm của giải thuật MapReduce, chúng ta có thể xây dựng nhiều ứng dụng thông dụng như các bài toán về khai phá dữ liệu, hệ thống giới thiệu.

IV. Thử nghiệm và đánh giá hiệu quả hệ thống tìm kiếm Cloud

Hệ thống tìm kiếm được thử nghiệm trên một bộ dữ liệu lớn để đánh giá hiệu quả. Các chỉ số đánh giá bao gồm: thời gian đáp ứng tìm kiếm, độ chính xác của kết quả tìm kiếm, và khả năng mở rộng của hệ thống. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống tìm kiếm có hiệu quả cao và đáp ứng được yêu cầu người dùng. Việc phát triển các hệ thống tính toán mới, dựa trên nền tảng phần tán là đòi hồi cấp thiết của quá trình giải quyết các vấn đề về tính toán. Hiện nay một trong những mô hình được quan tâm phát triển nhiều nhất là Điện toán đám mây [1]. Nó vừa giúp giải quyết bài toán về phần cứng khi tối ưu hóa, cung cấp các giải pháp về phần cứng như máy chủ, hệ thống lưu trữ, các nền tảng tính toán, đến các hệ thống phần mềm đều trở thành dịch vụ.

4.1. Thiết lập môi trường thử nghiệm và bộ dữ liệu đánh giá

Môi trường thử nghiệm được thiết lập trên Cloud Computing. Bộ dữ liệu đánh giá bao gồm một tập hợp lớn các tài liệu văn bản với nhiều chủ đề khác nhau. Cần đảm bảo rằng bộ dữ liệu đánh giá đại diện cho các loại yêu cầu tìm kiếm khác nhau. Google phải xử lý hơn 20 Petabytes dữ liệu, còn Facebook là khoảng 80-90 Terabytes dữ liệu, với Yahoo là 3 Petabytes. Với những con số khổng lồ như thế nếu không có đầy đủ hệ thống phần cứng và phần mềm hỗ trợ chúng ta sẽ không thể giải quyết được.

4.2. Đo lường và phân tích hiệu năng của hệ thống tìm kiếm

Hiệu năng của hệ thống tìm kiếm được đo lường bằng các chỉ số như thời gian đáp ứng tìm kiếm, độ chính xác của kết quả tìm kiếm, và khả năng mở rộng của hệ thống. Các kết quả đo lường được phân tích để xác định các điểm nghẽn và đề xuất các giải pháp cải thiện. Các kết quả đạt được từ việc xây dựng hệ thống tìm kiếm tin tức theo độ tương quan về nội đúng, thời gian cũng được đánh giá.

4.3. So sánh kết quả tìm kiếm với các hệ thống tìm kiếm khác

Kết quả tìm kiếm của hệ thống được so sánh với kết quả tìm kiếm của các hệ thống tìm kiếm khác để đánh giá chất lượng. Cần lựa chọn các hệ thống tìm kiếm khác có uy tín và được sử dụng rộng rãi để so sánh. Cần có những phương pháp so sánh kết quả một cách khách quan và chính xác nhất để đưa ra được những đánh giá thực tế nhất về hệ thống tìm kiếm mà mình xây dựng.

V. Ứng dụng thực tế và hướng phát triển luận văn xây dựng

Hệ thống tìm kiếm được đề xuất trong luận văn có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tìm kiếm thông tin trên Internet, tìm kiếm tài liệu trong doanh nghiệp, và tìm kiếm sản phẩm trên các trang thương mại điện tử. Hướng phát triển tiếp theo của luận văn bao gồm nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm mới, tối ưu hóa hiệu suất hệ thống, và tích hợp các tính năng nâng cao như gợi ý tìm kiếm và cá nhân hóa kết quả tìm kiếm. Điện toán đám mây là mô hình phát triển của các hệ thống trong tương lai, giúp chúng ta giải quyết các vấn đề về mặt hạ tầng, dịch vụ, cung cấp những giải pháp tối ưu cho các hệ thống.

5.1. Các ứng dụng thực tế của giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu

Giải pháp tìm kiếm theo yêu cầu có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm thông tin trên Internet đến tìm kiếm tài liệu trong doanh nghiệp. Các ví dụ cụ thể bao gồm tìm kiếm sản phẩm trên các trang thương mại điện tử, tìm kiếm tin tức theo chủ đề, và tìm kiếm chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet, các hệ thống tính toán lớn được xây dựng dựa trên sự phát triển về hạ tầng phân cứng và câu trúc phân mềm trong các chương trình điều khiển.

5.2. Hướng nghiên cứu và phát triển trong tương lai gần

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo của luận văn bao gồm nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm mới, tối ưu hóa hiệu suất hệ thống, và tích hợp các tính năng nâng cao như gợi ý tìm kiếm và cá nhân hóa kết quả tìm kiếm. Một số hướng nghiên cứu tiềm năng khác bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm và xây dựng các hệ thống tìm kiếm đa ngôn ngữ. Việc phát triển các hệ thống tính toán mới, dựa trên nền tảng phần tán là đòi hỏi cấp thiết của quá trình giải quyết các vấn đề về tính toán.

VI. Kết luận và đánh giá luận văn xây dựng hệ thống tìm kiếm

Luận văn đã trình bày một giải pháp xây dựng hệ thống tìm kiếm sử dụng Cloud ComputingMapReduce. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống tìm kiếm có hiệu quả cao và đáp ứng được yêu cầu người dùng. Luận văn đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống tìm kiếm hiệu quả và có khả năng mở rộng cao. Một trong những mô hình được quan tâm phát triển nhiều nhất là Điện toán đám mây [1]. Nó vừa giúp giải quyết bài toán về phần cứng khi tối ưu hóa, cung cấp các giải pháp về phần cứng như máy chủ, hệ thống lưu trữ, các nền tảng tính toán, đến các hệ thống phần mềm đều trở thành dịch vụ.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính và đóng góp của luận văn

Luận văn đã thành công trong việc xây dựng hệ thống tìm kiếm có khả năng đáp ứng yêu cầu người dùng một cách hiệu quả. Hệ thống tìm kiếm được thử nghiệm trên một bộ dữ liệu lớn và cho thấy hiệu quả cao. Luận văn đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống tìm kiếm hiệu quả và có khả năng mở rộng cao. Điện toản dâm mây là mô hình phát triển của các hệ thống trong tương lai, giúp chứng ta giãi quyết các vận đề về mặt. hạ tăng, dich vu, cung cap những giải pháp tối ưu cho các hệ thông.

6.2. Những hạn chế và đề xuất cho nghiên cứu tiếp theo

Luận văn vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như chưa đánh giá được hiệu quả của hệ thống tìm kiếm trên các bộ dữ liệu lớn hơn. Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc khắc phục những hạn chế này và nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm mới để cải thiện hiệu quả của hệ thống. Cần có những đánh giá chi tiết hơn và mở rộng hơn để khẳng định được chất lượng của giải pháp.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE DIEN TOAN DAM MAY, GIAI THUẬT MAPREDUCE, HỆ THÓNG TÌM KIẾM 1.1 Sw phat tiểu của các mô hình tính toán Mê hình tính toàn các hệ thông phát triển qua nhiều thời kỳ, ngày cảng hiện dại hon, phát triển cả về chiều rộng (mở rộng về không gian tính toán, thêm các tài nguyên), chiều sầu (cãi tiến các thuật toán (tir lap trình cấp thấp, lập trình cấp cao, tính toán song song, tỉnh toán hiệu năng cao,. Phẩn cửng ngảy cảng phát triển nhanh, theo định luật Moore [41] :”Số hượng transitor trên mỗi đơm vị inch vuông sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm”. Việc tốc độ các hệ thông tỉnh toán ngày cảng dược phát triển nhanh, giá thành ngày cảng rế hơn giúp chúng ta rút ngắn thời gian tính toán cho các đơn vị dữ liệu lớn. Maore’s Law N „An, _— a 48006808 -Hình 1.1-1: Ảịnh luật oore [42] Củng với việc phát triển của phần cửng, các mô hình lập trình cũng được phat triển với tổo độ chóng mặt.

Ban đâu chỉ là các phương pháp lập trình theo bìa đục lễ, sau đỏ phát triển lên thành mô hình lập trình thea ngôn ngit cap cao, vao thập rúên 1950, 1960, xuất hiện nhiêu ngôn ngữ lập trình cấp cao như FORTRAN, LISP, COBOL,. Từ những năm 1990, kỷ nguyên gủa Internet bắt đầu, các mô hình lập trình ngày cảng phải tiểu bao gồm nhiều phương phép lập trình rưởi như lập trình thưởng sự kiện, lập trình hướng đổi tượng, lập trình logic, lập trình hàm, lập trinh đồng, thời,. Không chỉ lập trình trên máy tỉnh cá nhân đơn lẻ, nhiều mô hình lập trình đã hướng dến môi trường phân tán, song song, giúp người sử dụng có thể triển khai mỗi trường lập trinh trên nhiều máy tỉnh. Mục địch của các mô hình lập trinh này giúp giải quyết các bài toán dữ hệu lớn, các nhụ cầu thực lế của người dùng.

Thứ lưởng lượng, nếu không, có những mô hình lập trình nảy, chứng ta sẽ không, có những ứng dụng trực tuyển khống lễ như Google, Facehook hay Yahoo, không thé phát triển những ứng, dụng trên Intemet như Gmail, Google docs, cae hé théng chia sé file, ảnh, Cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet, các hệ thống tỉnh toán lớn được xây đựng đựa trên sự phát triển về hạ tâng phân cứng và câu trúc phân mềm trong các chương trùnh diều khiển. Mỗi ngày, Google phải xử lý hơn 20 Petabytes dữ liệu, còn Facebook là khoảng 80-90 Terabytes dữ liệu, với Yahoo là 3 Petabytes. Với những, cơn số không lỗ như thể nêu không v6 diy đủ hệ thống phần cứng và phần mềm hỗ trợ chúng ta sẽ không thẻ giải quyết được. Việc phát triển các hệ thống tính toản mới, dựa.

trên nên tảng phần tản là đòi hồi cấp thiết của quá trình giải quyết các vẫn để về tính toán. Hiện nay một trong những mỏ hình dược quan tâm phảt triển nhiều nhật là điện toán đảm mây [1]. Nó vừa giứp giải quyết bải toán về phản cứng khi tôi ưu hỏa, cung cập các giải pháp về phân cứng như máy chủ, hệ thông lưu trữ, cáo nên tảng tính toán, đến các hệ thông, phản mềm như khung lập trình dêu tớ thánh dịch vụ. Điện toản dâm mây là mô hình phát triển của các hệ thống trong tương lai, giúp chứng ta giãi quyết các vận đề về mặt.

hạ tăng, dich vu, cung cap những giải pháp tối ưu cho các hệ thông 3.43 Sử dụng điện toàn dam may trong viée thiét ké module tim kiếm phan tan - $6 3.58 CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG LH THÔNG TÌM KIỂM VÀ THỦ NGHỆM THUC TH 60 4.1 — Bài toan tim kiém tin uie.2 Xây đụng hệ thang tim kiểm tin tức theo độ tương quan về nội đúng, thời gian 60 4. Tổng quan vẻ mỏ hình hệ thống tim kiGM eee sccccessseesseesee 2 2 25555:5e 60 22.2 Các thành phần của hệ thỏng.3 Đánh giá kết quả, các hướng cỗi tiến 6 4.31 Các kết quả đạt được. - 70 TÀI LIEU THAM KHẢO. - - - 75 DANH MUC BANG BIEL Bảng 27-1: Kết quả sắp xếp đữ liệu của Yahoo! [L7] 30 Bảng 3.1-1: Số lượng trang web đã được đánh chỉ mục.3-1: Số lượng máy trong các eluster - - - 66 Bảng 4.3-3: Kết quả lim kiếm - - - 70 DANH MUC BANG BIEL Bảng 27-1: Kết quả sắp xếp đữ liệu của Yahoo! [L7] 30 Bảng 3.1-1: Số lượng trang web đã được đánh chỉ mục.3-1: Số lượng máy trong các eluster - - - 66 Bảng 4.3-3: Kết quả lim kiếm - - - 70 - MapReduce xi ly dir ligu theo cip gia ti key/value nén cd kha ning xi ly nhanh cac bai toán cơ bản.

Với những ưu điểm của giải thuật MapReduce như trên, chúng ta có thể xây dựng nhiêu ủng đụng thông dụng như [43] - Cae bai toán thống kê: thông kề log, xử lý log, thông kẽ số lương, thông kề thời tiết, -_ Các bải toán vẻ khai phá dữ liệu, hệ thông giới thiéu (recommendation engines) - Cac bai toan vé phân tích đữ liệu, xử lý gian lận - Bai toan vé xác định mục tiêu dối tượng quảng cáo, phân phối quảng cáo dến đứng đối tượng, với số lượng đúng mức. -_ Bải toán về chất lượng tim kiêm. Tất các bái toán cân xử lý đữ liệu nói chỉng, đặc biệt. là các bài toán dữ liệu lớn đêu có thế sử dụng thuật toản MapReduce 1.

Bài toàn tìm kiểm theo yêu cầu người sử dụng (Object searching by request) Tài toán Lm kiểm đứ liệu đã Lồn tại một thời giai khá lâu. Khi đũ liệu ít, không, có nhiều thì bài toán lá khả dơn giản, có thể được thực hiện bằng vải lệnh của hệ diều hảnh (hệ điều hành Linux). Tuy nhiên khi dữ liệu lớn lên, tăng trướng theo từng ngày, từng giờ, mức độ cập nhật thông tin ngày cảng tăng lêu tủ vẫn để tìm kiêm chính xác theo yêu cầu cửa người ding cảng khó khăn. Những khó khăn chính của bài toán từm kiém [44]: - Khả năng bao phủ nội dung: hệ thông thn kiém có khả năng bao phủ dược những nội dung người đùng cần thiết chưa? Với lượng đữ liệu không lẻ trên Internet, có chiến thuật hay giải thuật nảo để có thế bao phủ được hết số lượng nội đưng trẻn đó? -_ Khả năng cập nhật nội đụng: Lương tự như vẫn dễ bao phủ, thời gian cập nhật nội dưng mới sẽ là bao lâu, có đủ cưng cấp nói dung mdi cho người dùng hay không? 10 Củng với việc phát triển của phần cửng, các mô hình lập trình cũng được phat triển với tổo độ chóng mặt.

Ban đâu chỉ là các phương pháp lập trình theo bìa đục lễ, sau đỏ phát triển lên thành mô hình lập trình thea ngôn ngit cap cao, vao thập rúên 1950, 1960, xuất hiện nhiêu ngôn ngữ lập trình cấp cao như FORTRAN, LISP, COBOL,. Từ những năm 1990, kỷ nguyên gủa Internet bắt đầu, các mô hình lập trình ngày cảng phải tiểu bao gồm nhiều phương phép lập trình rưởi như lập trình thưởng sự kiện, lập trình hướng đổi tượng, lập trình logic, lập trình hàm, lập trinh đồng, thời,. Không chỉ lập trình trên máy tỉnh cá nhân đơn lẻ, nhiều mô hình lập trình đã hướng dến môi trường phân tán, song song, giúp người sử dụng có thể triển khai mỗi trường lập trinh trên nhiều máy tỉnh. Mục địch của các mô hình lập trinh này giúp giải quyết các bài toán dữ hệu lớn, các nhụ cầu thực lế của người dùng.

Thứ lưởng lượng, nếu không, có những mô hình lập trình nảy, chứng ta sẽ không, có những ứng dụng trực tuyển khống lễ như Google, Facehook hay Yahoo, không thé phát triển những ứng, dụng trên Intemet như Gmail, Google docs, cae hé théng chia sé file, ảnh, Cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet, các hệ thống tỉnh toán lớn được xây đựng đựa trên sự phát triển về hạ tâng phân cứng và câu trúc phân mềm trong các chương trùnh diều khiển. Mỗi ngày, Google phải xử lý hơn 20 Petabytes dữ liệu, còn Facebook là khoảng 80-90 Terabytes dữ liệu, với Yahoo là 3 Petabytes. Với những, cơn số không lỗ như thể nêu không v6 diy đủ hệ thống phần cứng và phần mềm hỗ trợ chúng ta sẽ không thẻ giải quyết được. Việc phát triển các hệ thống tính toản mới, dựa.

trên nên tảng phần tản là đòi hồi cấp thiết của quá trình giải quyết các vẫn để về tính toán. Hiện nay một trong những mỏ hình dược quan tâm phảt triển nhiều nhật là điện toán đảm mây [1]. Nó vừa giứp giải quyết bải toán về phản cứng khi tôi ưu hỏa, cung cập các giải pháp về phân cứng như máy chủ, hệ thông lưu trữ, cáo nên tảng tính toán, đến các hệ thông, phản mềm như khung lập trình dêu tớ thánh dịch vụ. Điện toản dâm mây là mô hình phát triển của các hệ thống trong tương lai, giúp chứng ta giãi quyết các vận đề về mặt.

hạ tăng, dich vu, cung cap những giải pháp tối ưu cho các hệ thông DANH MUC BANG BIEL Bảng 27-1: Kết quả sắp xếp đữ liệu của Yahoo! [L7] 30 Bảng 3.1-1: Số lượng trang web đã được đánh chỉ mục.3-1: Số lượng máy trong các eluster - - - 66 Bảng 4.3-3: Kết quả lim kiếm - - - 70 CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE DIEN TOAN DAM MAY, GIAI THUẬT MAPREDUCE, HỆ THÓNG TÌM KIẾM 1.1 Sw phat tiểu của các mô hình tính toán Mê hình tính toàn các hệ thông phát triển qua nhiều thời kỳ, ngày cảng hiện dại hon, phát triển cả về chiều rộng (mở rộng về không gian tính toán, thêm các tài nguyên), chiều sầu (cãi tiến các thuật toán (tir lap trình cấp thấp, lập trình cấp cao, tính toán song song, tỉnh toán hiệu năng cao,. Phẩn cửng ngảy cảng phát triển nhanh, theo định luật Moore [41] :”Số hượng transitor trên mỗi đơm vị inch vuông sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm”. Việc tốc độ các hệ thông tỉnh toán ngày cảng dược phát triển nhanh, giá thành ngày cảng rế hơn giúp chúng ta rút ngắn thời gian tính toán cho các đơn vị dữ liệu lớn. Maore’s Law N „An, _— a 48006808 -Hình 1.1-1: Ảịnh luật oore [42] 3.43 Sử dụng điện toàn dam may trong viée thiét ké module tim kiếm phan tan - $6 3.58 CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG LH THÔNG TÌM KIỂM VÀ THỦ NGHỆM THUC TH 60 4.1 — Bài toan tim kiém tin uie.2 Xây đụng hệ thang tim kiểm tin tức theo độ tương quan về nội đúng, thời gian 60 4.

Tổng quan vẻ mỏ hình hệ thống tim kiGM eee sccccessseesseesee 2 2 25555:5e 60 22.2 Các thành phần của hệ thỏng.3 Đánh giá kết quả, các hướng cỗi tiến 6 4.31 Các kết quả đạt được. - 70 TÀI LIEU THAM KHẢO. - - - 75 CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE DIEN TOAN DAM MAY, GIAI THUẬT MAPREDUCE, HỆ THÓNG TÌM KIẾM 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ