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首页> 外文期刊>American journal of applied sciences >Processing Large Volume of Biometric Data in the Hadoop Single Cluster Node Environment
【24h】

Processing Large Volume of Biometric Data in the Hadoop Single Cluster Node Environment

机译：在Hadoop单群集节点环境中处理大量生物统计数据

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In big data evolution, the analysis of large scale data and scrutinizing the required vital information becomes very demanding task. The emerging cloud platform promises and gives hope in handling the enormous volume of data. Hence, a new kind of methodology is required to tap the full potential of leveraging the big data analytics over the biometric data. In this work, we are going to deal with the integration of Hadoop, a map reduce framework with the infamous powerful computer vision library tool, Opencv. The proposed setup will comparatively analyze the large set of biometric data; such as face over the pseudo distributed environment. We test the capacity of our methodology with a different data set and analyze various computational parameters. The results show the proposed method is applicable for dealing in the real distributed environment.
机译：在大数据演变中，对大规模数据进行分析并仔细检查所需的重要信息变得非常艰巨。新兴的云平台为处理海量数据提供了希望，并带来了希望。因此，需要一种新的方法来挖掘将大数据分析应用于生物识别数据的全部潜力。在这项工作中，我们将处理Hadoop的集成，Hadoop是一个地图缩减框架，它使用臭名昭著的强大计算机视觉库工具Opencv。提议的设置将比较分析大量生物特征数据；例如面对伪分布式环境。我们使用不同的数据集测试方法的能力，并分析各种计算参数。结果表明，该方法适用于实际的分布式环境。

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