Accelerating the HyperLogLog Cardinality Estimation Algorithm
المؤلفون المشاركون
Fraguela, Basilio B.
Bozkus, Cem
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, vast amounts of data of different kinds, from pictures and videos from our cameras to software logs from sensor networks and Internet routers operating day and night, are being generated.
This has led to new big data problems, which require new algorithms to handle these large volumes of data and as a result are very computationally demanding because of the volumes to process.
In this paper, we parallelize one of these new algorithms, namely, the HyperLogLog algorithm, which estimates the number of different items in a large data set with minimal memory usage, as it lowers the typical memory usage of this type of calculation from O(n) to O(1).
We have implemented parallelizations based on OpenMP and OpenCL and evaluated them in a standard multicore system, an Intel Xeon Phi, and two GPUs from different vendors.
The results obtained in our experiments, in which we reach a speedup of 88.6 with respect to an optimized sequential implementation, are very positive, particularly taking into account the need to run this kind of algorithm on large amounts of data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bozkus, Cem& Fraguela, Basilio B.. 2017. Accelerating the HyperLogLog Cardinality Estimation Algorithm. Scientific Programming،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203313
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bozkus, Cem& Fraguela, Basilio B.. Accelerating the HyperLogLog Cardinality Estimation Algorithm. Scientific Programming No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203313
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bozkus, Cem& Fraguela, Basilio B.. Accelerating the HyperLogLog Cardinality Estimation Algorithm. Scientific Programming. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203313
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203313
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر