HIPI es una interfaz abierta para procesamiento de imágenes en Hadoop que permite aplicaciones de visión por computador a gran escala. HIPI oculta la complejidad de Hadoop y provee una interfaz intuitiva para operaciones de imágenes. Esto facilita el desarrollo de aplicaciones de visión que usan grandes conjuntos de imágenes almacenadas de forma distribuida en Hadoop. Los autores esperan que HIPI promueva la investigación en visión por computador al hacer el procesamiento de imágenes a gran escala más accesible
Este documento presenta las instrucciones para dos trabajos prácticos relacionados con un proyecto de arquitectura para un refugio en una isla. El primer trabajo práctico involucra el análisis del sitio seleccionado, incluido un viaje para documentar las características de las riberas y las islas existentes. El segundo trabajo práctico implica desarrollar una propuesta de diseño para el refugio basada en el análisis del sitio, utilizando la madera como material principal y representándola a través de planos
El documento propone la organización de tareas para un equipo de 6 alumnos para el relevamiento arquitectónico de un taller, hall y escalera. Distribuye las diferentes vistas, plantas y cortes requeridos entre los alumnos, asignando uno o más dibujos a cada estudiante.
Este documento presenta la materia de Diseño por Computadora impartida en la Universidad Tecnológica de Tabasco. Incluye información sobre los objetivos y competencias de la materia, la distribución de contenidos organizados en las unidades de Dibujo Técnico y AutoCAD, el proceso de enseñanza y evaluación, y las capacidades que desarrolla la materia relacionadas con procesos bioalimentarios.
Jessica nació sin brazos, debido a una rara enfermedad congénita.
Como cualquier infante, no entendía por qué no tenía brazos como las demás personas.
“Era difícil ser diferente.”
El documento presenta los aspectos más importantes de la cultura empresarial japonesa según Carlos Kasuga Osaka, director general de Yakult S.A. de C.V. Kasuga destaca la importancia de la educación, la actitud hacia la naturaleza y la religión en Japón y cómo difieren de México. También enfatiza valores como la honestidad, puntualidad y disciplina, y la necesidad de ofrecer y trabajar duro para lograr el éxito empresarial.
Los niños de 4 años celebraron la Navidad cantando villancicos en un escenario, viendo una obra de teatro sobre las tres Reinas Magas y recibiendo una visita y regalos de Papá Noel. Compartieron dulces en una fiesta navideña y desearon a todos una Feliz Navidad.
Convocatoria Carrera Nike 10K 2010 Mexico DFRunMX Mexico
La convocatoria invita a participar en la carrera Corre México Nike 10k 2010 que se llevará a cabo el 27 de noviembre en la Ciudad de México, con una distancia de 10K y un límite de 15,000 corredores. Los interesados podrán inscribirse en línea o en tiendas Nike y Martí hasta el 24 de noviembre, con costos de $280-320 dependiendo de la fecha. La entrega de paquetes para los corredores inscritos será el 25-26 de noviembre.
Este documento presenta las instrucciones para dos trabajos prácticos relacionados con un proyecto de arquitectura para un refugio en una isla. El primer trabajo práctico involucra el análisis del sitio seleccionado, incluido un viaje para documentar las características de las riberas y las islas existentes. El segundo trabajo práctico implica desarrollar una propuesta de diseño para el refugio basada en el análisis del sitio, utilizando la madera como material principal y representándola a través de planos
El documento propone la organización de tareas para un equipo de 6 alumnos para el relevamiento arquitectónico de un taller, hall y escalera. Distribuye las diferentes vistas, plantas y cortes requeridos entre los alumnos, asignando uno o más dibujos a cada estudiante.
Este documento presenta la materia de Diseño por Computadora impartida en la Universidad Tecnológica de Tabasco. Incluye información sobre los objetivos y competencias de la materia, la distribución de contenidos organizados en las unidades de Dibujo Técnico y AutoCAD, el proceso de enseñanza y evaluación, y las capacidades que desarrolla la materia relacionadas con procesos bioalimentarios.
Jessica nació sin brazos, debido a una rara enfermedad congénita.
Como cualquier infante, no entendía por qué no tenía brazos como las demás personas.
“Era difícil ser diferente.”
El documento presenta los aspectos más importantes de la cultura empresarial japonesa según Carlos Kasuga Osaka, director general de Yakult S.A. de C.V. Kasuga destaca la importancia de la educación, la actitud hacia la naturaleza y la religión en Japón y cómo difieren de México. También enfatiza valores como la honestidad, puntualidad y disciplina, y la necesidad de ofrecer y trabajar duro para lograr el éxito empresarial.
Los niños de 4 años celebraron la Navidad cantando villancicos en un escenario, viendo una obra de teatro sobre las tres Reinas Magas y recibiendo una visita y regalos de Papá Noel. Compartieron dulces en una fiesta navideña y desearon a todos una Feliz Navidad.
Convocatoria Carrera Nike 10K 2010 Mexico DFRunMX Mexico
La convocatoria invita a participar en la carrera Corre México Nike 10k 2010 que se llevará a cabo el 27 de noviembre en la Ciudad de México, con una distancia de 10K y un límite de 15,000 corredores. Los interesados podrán inscribirse en línea o en tiendas Nike y Martí hasta el 24 de noviembre, con costos de $280-320 dependiendo de la fecha. La entrega de paquetes para los corredores inscritos será el 25-26 de noviembre.
Este documento contiene una lista de recortes de prensa de varios medios como El Mundo, La Razón, Las Provincias, Levante, Abc y Valencia City. Los recortes incluyen portadas y páginas de las secciones de Mundo, Economía, Cultura y Empresa publicadas entre el 10 de febrero de 2010 y el presente.
El documento describe la historia y evolución del teatro a través de los tiempos, desde el teatro corporal y religioso antiguo hasta el teatro callejero moderno. Luego, discute el papel del teatro en la educación, el arte, el entretenimiento y la política, argumentando que el teatro callejero puede usarse como una herramienta para educar al público sobre problemas sociales y transformar la realidad. Finalmente, presenta un proyecto para promover el teatro callejero entre los jóvenes en 20 localidades de Bogotá con el apoyo del Ministerio de
Los adhesivos son sustancias que pueden mantener unidos dos o más cuerpos por contacto superficial. Existen diferentes tipos de adhesivos sintéticos, de origen vegetal y animal. Los adhesivos industriales se utilizan en procesos de fabricación mientras que los profesionales se usan para la construcción. Un pegamento universal transparente y una resina epóxica de dos componentes suelen ser suficientes para uso doméstico.
El documento describe el Principio 90/10, el cual establece que solo el 10% de los eventos de la vida están fuera de nuestro control, mientras que el 90% restante depende de cómo reaccionamos. Se ilustra con un ejemplo de cómo una mala reacción a un accidente con café puede arruinar el día, mientras que una reacción positiva puede evitar problemas. El principio enseña que debemos enfocarnos en cómo respondemos a los eventos en lugar de culpabilizar factores externos.
Este documento presenta el plan de estudios para el nivel Parvulos B en un Hogar Infantil. Incluye cinco momentos pedagógicos diarios: bienvenida, exploración, creación, juego y comida. El tema central es las profesiones, con el objetivo de que los niños reconozcan y se apropien de oficios a través de actividades que desarrollen sus habilidades. El cronograma detalla las actividades semanales hasta mayo, incluyendo visitas de policías y bomberos.
Este documento presenta las reflexiones de Jean Luc Figueras sobre la creatividad en la cocina. Figueras cree que la creatividad nace de la necesidad de evitar el aburrimiento y probablemente de un poco de talento. Considera que la cocina es un juego y que los cocineros simplemente dan de comer a la gente de manera normal, trabajando con los ingredientes que les gustan y divirtiéndose en el proceso.
Wikisanidad comenzó en 2010 como un proyecto colaborativo para compartir información sobre salud 2.0 entre profesionales sanitarios. La wiki ha crecido a 563 autores y ha tratado 231 temas en 77 debates, convirtiéndose en un recurso importante para la comunidad sanitaria española. También ha lanzado iniciativas como MIR 2.0 y el Carnaval de la Salud para fomentar la discusión en línea sobre temas de salud. Wikisanidad ha experimentado un aumento constante del tráfico en su sitio web y particip
El documento presenta un resumen de la administración como ciencia social. Define la administración como la acción de dirigir un grupo social para lograr la mayor productividad posible y mejorar la calidad de vida. Explica que un administrador es la persona encargada de dirigir ese grupo social con el objetivo de alcanzar una visión que mejore los niveles de vida. Además, resume brevemente la evolución histórica de la administración desde la antigüedad hasta la actualidad.
This document contains a list of 14 names. It includes both common Portuguese names like Miguel Santos, Marina Reva, Mariana Pereira as well as other names like Diogo, Daniel, Rodrigo, David, Tiago, Pedro, InÃas, Mariana Antunes, and Helena. The document provides a listing of names but no other context or information.
Las alumnas de 2o E. Infantil Araceli y Laura visitaron la casa de los bomberos, donde aprendieron cómo trabajan al apagar incendios y tuvieron la oportunidad de probarse los cascos y subir a los camiones tocando las sirenas.
Este documento resume los orígenes y evolución de la prensa desde la antigua Roma hasta el siglo XXI. Comenzó con los subrostani en Roma que ampliaban las noticias públicas. En la Edad Media surgieron los primeros documentos escritos y las rutas comerciales expandieron el papel. Tras el descubrimiento de América surgió la necesidad de más información. Gutenberg inventó la imprenta de tipos móviles en 1456, revolucionando la producción de noticias. En los siglos XVII-XVIII surg
El documento describe la participación de los cajamarquinos en las campañas terrestres de la guerra del Pacífico entre Perú y Chile, incluyendo la Batalla de Dolores y la defensa de Lima. Detalla el gobierno interino de Lizardo Montero y José Mercedes Puga tras el exilio del presidente García. Explica cómo el pueblo de Cajamarca apoyó la causa peruana y el juramento de lealtad de tres sanramoninos. Relata la Batalla del 13 de julio de 1882 cerca de San Pablo y las bajas suf
Coca-Cola ha aprovechado la crisis económica como una oportunidad para expandirse a nuevos mercados globales y líneas de productos más saludables. A pesar de las ventas más bajas en Estados Unidos, la compañía ha mantenido sus ganancias a nivel mundial y el valor de sus acciones. Coca-Cola se ha preparado mejor que la competencia para enfrentar la crisis a través de estrategias para mantener sus ventas estables.
El documento describe los conceptos de Big Data y la nube, y propone un nuevo paradigma llamado Big Trust que enfatiza el control personal de los datos y la privacidad sobre la monetización de la información. Big Trust requiere modelos de confianza, control personal de la identidad, soberanía de los datos y nubes personales para devolver el control de la información a los individuos.
El documento describe los procesos de obtención de hierro y acero en un alto horno y convertidores. Explica que el alto horno produce arrabio a altas temperaturas y que los convertidores, como el Bessemer, Siemens-Martin y LD, refinan el arrabio mediante la adición de oxígeno u otros agentes para producir aceros de diferentes contenidos de carbono. También habla sobre las materias primas y productos involucrados en estos procesos.
La comunidad opina: #AppSalud ¿Fiables?Mònica Moro
Este documento describe un evento en línea llamado Tweetup sobre aplicaciones móviles de salud. Más de 285 personas y 1421 tweets participaron en el debate de una hora sobre criterios para confiar en aplicaciones de salud, quién acredita las aplicaciones de salud, y la normativa relacionada. Las conclusiones incluyeron la necesidad de diferenciar entre aplicaciones clínicas y de información, seguir criterios científicos, y considerar una privacidad de datos y directorio de aplicaciones de salud.
El vidrio se produce principalmente a partir de la sílice o arena. El vidrio artesanal se sopla a través de un tubo para darle forma mientras está fundido en la punta. El vidrio industrial se produce cuando las materias primas como arena, sosa y cal se funden a alta temperatura y luego se distribuyen en moldes para solidificarse en su forma final.
Este documento ofrece consejos para usar el humor como una estrategia para resolver conflictos. Propone usar citas, humor gráfico, cartas humorísticas, listas humorísticas, analogías, definiciones humorísticas, observaciones cómicas y seguir la corriente para aliviar las tensiones. Recomienda que el humor puede ayudar a reencuadrar situaciones problemáticas y suavizar conflictos al proporcionar risas que generan un período de calma.
This repository was created as a final project of the Big Data subject at the University of Cuenca. The objective was to demonstrate the knowledge acquired throughout the semester with the development of an application that queries about the data of historical flights of United States airlines. This project was designed to work as a front-end on a lambda architecture implemented with Hadoop-Spark on the backend.
Check the live demo here: https://sparkend-hosting.web.app/
Source code here: https://github.com/TheWorstOne/Sparkend
El documento describe qué es Big Data. Explica que se refiere a conjuntos de datos tan grandes que son difíciles de manejar con herramientas de bases de datos tradicionales de manera rentable. Describe las características clave de Big Data como el gran volumen, variedad y velocidad de los datos, así como la importancia de que la información sea válida. Explica conceptos como Hadoop, MapReduce y Cloudera, que son tecnologías clave para el procesamiento de Big Data.
Este documento contiene una lista de recortes de prensa de varios medios como El Mundo, La Razón, Las Provincias, Levante, Abc y Valencia City. Los recortes incluyen portadas y páginas de las secciones de Mundo, Economía, Cultura y Empresa publicadas entre el 10 de febrero de 2010 y el presente.
El documento describe la historia y evolución del teatro a través de los tiempos, desde el teatro corporal y religioso antiguo hasta el teatro callejero moderno. Luego, discute el papel del teatro en la educación, el arte, el entretenimiento y la política, argumentando que el teatro callejero puede usarse como una herramienta para educar al público sobre problemas sociales y transformar la realidad. Finalmente, presenta un proyecto para promover el teatro callejero entre los jóvenes en 20 localidades de Bogotá con el apoyo del Ministerio de
Los adhesivos son sustancias que pueden mantener unidos dos o más cuerpos por contacto superficial. Existen diferentes tipos de adhesivos sintéticos, de origen vegetal y animal. Los adhesivos industriales se utilizan en procesos de fabricación mientras que los profesionales se usan para la construcción. Un pegamento universal transparente y una resina epóxica de dos componentes suelen ser suficientes para uso doméstico.
El documento describe el Principio 90/10, el cual establece que solo el 10% de los eventos de la vida están fuera de nuestro control, mientras que el 90% restante depende de cómo reaccionamos. Se ilustra con un ejemplo de cómo una mala reacción a un accidente con café puede arruinar el día, mientras que una reacción positiva puede evitar problemas. El principio enseña que debemos enfocarnos en cómo respondemos a los eventos en lugar de culpabilizar factores externos.
Este documento presenta el plan de estudios para el nivel Parvulos B en un Hogar Infantil. Incluye cinco momentos pedagógicos diarios: bienvenida, exploración, creación, juego y comida. El tema central es las profesiones, con el objetivo de que los niños reconozcan y se apropien de oficios a través de actividades que desarrollen sus habilidades. El cronograma detalla las actividades semanales hasta mayo, incluyendo visitas de policías y bomberos.
Este documento presenta las reflexiones de Jean Luc Figueras sobre la creatividad en la cocina. Figueras cree que la creatividad nace de la necesidad de evitar el aburrimiento y probablemente de un poco de talento. Considera que la cocina es un juego y que los cocineros simplemente dan de comer a la gente de manera normal, trabajando con los ingredientes que les gustan y divirtiéndose en el proceso.
Wikisanidad comenzó en 2010 como un proyecto colaborativo para compartir información sobre salud 2.0 entre profesionales sanitarios. La wiki ha crecido a 563 autores y ha tratado 231 temas en 77 debates, convirtiéndose en un recurso importante para la comunidad sanitaria española. También ha lanzado iniciativas como MIR 2.0 y el Carnaval de la Salud para fomentar la discusión en línea sobre temas de salud. Wikisanidad ha experimentado un aumento constante del tráfico en su sitio web y particip
El documento presenta un resumen de la administración como ciencia social. Define la administración como la acción de dirigir un grupo social para lograr la mayor productividad posible y mejorar la calidad de vida. Explica que un administrador es la persona encargada de dirigir ese grupo social con el objetivo de alcanzar una visión que mejore los niveles de vida. Además, resume brevemente la evolución histórica de la administración desde la antigüedad hasta la actualidad.
This document contains a list of 14 names. It includes both common Portuguese names like Miguel Santos, Marina Reva, Mariana Pereira as well as other names like Diogo, Daniel, Rodrigo, David, Tiago, Pedro, InÃas, Mariana Antunes, and Helena. The document provides a listing of names but no other context or information.
Las alumnas de 2o E. Infantil Araceli y Laura visitaron la casa de los bomberos, donde aprendieron cómo trabajan al apagar incendios y tuvieron la oportunidad de probarse los cascos y subir a los camiones tocando las sirenas.
Este documento resume los orígenes y evolución de la prensa desde la antigua Roma hasta el siglo XXI. Comenzó con los subrostani en Roma que ampliaban las noticias públicas. En la Edad Media surgieron los primeros documentos escritos y las rutas comerciales expandieron el papel. Tras el descubrimiento de América surgió la necesidad de más información. Gutenberg inventó la imprenta de tipos móviles en 1456, revolucionando la producción de noticias. En los siglos XVII-XVIII surg
El documento describe la participación de los cajamarquinos en las campañas terrestres de la guerra del Pacífico entre Perú y Chile, incluyendo la Batalla de Dolores y la defensa de Lima. Detalla el gobierno interino de Lizardo Montero y José Mercedes Puga tras el exilio del presidente García. Explica cómo el pueblo de Cajamarca apoyó la causa peruana y el juramento de lealtad de tres sanramoninos. Relata la Batalla del 13 de julio de 1882 cerca de San Pablo y las bajas suf
Coca-Cola ha aprovechado la crisis económica como una oportunidad para expandirse a nuevos mercados globales y líneas de productos más saludables. A pesar de las ventas más bajas en Estados Unidos, la compañía ha mantenido sus ganancias a nivel mundial y el valor de sus acciones. Coca-Cola se ha preparado mejor que la competencia para enfrentar la crisis a través de estrategias para mantener sus ventas estables.
El documento describe los conceptos de Big Data y la nube, y propone un nuevo paradigma llamado Big Trust que enfatiza el control personal de los datos y la privacidad sobre la monetización de la información. Big Trust requiere modelos de confianza, control personal de la identidad, soberanía de los datos y nubes personales para devolver el control de la información a los individuos.
El documento describe los procesos de obtención de hierro y acero en un alto horno y convertidores. Explica que el alto horno produce arrabio a altas temperaturas y que los convertidores, como el Bessemer, Siemens-Martin y LD, refinan el arrabio mediante la adición de oxígeno u otros agentes para producir aceros de diferentes contenidos de carbono. También habla sobre las materias primas y productos involucrados en estos procesos.
La comunidad opina: #AppSalud ¿Fiables?Mònica Moro
Este documento describe un evento en línea llamado Tweetup sobre aplicaciones móviles de salud. Más de 285 personas y 1421 tweets participaron en el debate de una hora sobre criterios para confiar en aplicaciones de salud, quién acredita las aplicaciones de salud, y la normativa relacionada. Las conclusiones incluyeron la necesidad de diferenciar entre aplicaciones clínicas y de información, seguir criterios científicos, y considerar una privacidad de datos y directorio de aplicaciones de salud.
El vidrio se produce principalmente a partir de la sílice o arena. El vidrio artesanal se sopla a través de un tubo para darle forma mientras está fundido en la punta. El vidrio industrial se produce cuando las materias primas como arena, sosa y cal se funden a alta temperatura y luego se distribuyen en moldes para solidificarse en su forma final.
Este documento ofrece consejos para usar el humor como una estrategia para resolver conflictos. Propone usar citas, humor gráfico, cartas humorísticas, listas humorísticas, analogías, definiciones humorísticas, observaciones cómicas y seguir la corriente para aliviar las tensiones. Recomienda que el humor puede ayudar a reencuadrar situaciones problemáticas y suavizar conflictos al proporcionar risas que generan un período de calma.
This repository was created as a final project of the Big Data subject at the University of Cuenca. The objective was to demonstrate the knowledge acquired throughout the semester with the development of an application that queries about the data of historical flights of United States airlines. This project was designed to work as a front-end on a lambda architecture implemented with Hadoop-Spark on the backend.
Check the live demo here: https://sparkend-hosting.web.app/
Source code here: https://github.com/TheWorstOne/Sparkend
El documento describe qué es Big Data. Explica que se refiere a conjuntos de datos tan grandes que son difíciles de manejar con herramientas de bases de datos tradicionales de manera rentable. Describe las características clave de Big Data como el gran volumen, variedad y velocidad de los datos, así como la importancia de que la información sea válida. Explica conceptos como Hadoop, MapReduce y Cloudera, que son tecnologías clave para el procesamiento de Big Data.
Big Data se refiere a enormes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que sería muy costoso procesar con bases de datos tradicionales. El documento explica que Big Data proviene de fuentes como redes sociales, dispositivos conectados, registros transaccionales y datos biométricos y humanos. También describe componentes clave de plataformas Big Data como Hadoop, HDFS, MapReduce, y ejemplos de cómo investigadores usan Big Data para proyectos científicos.
El documento describe diferentes tipos de herramientas informáticas que pueden utilizarse para la evaluación de tierras agrícolas, incluyendo bases de datos, sistemas de información geográfica, modelos y paquetes integrados. Explica que las bases de datos son útiles para almacenar grandes cantidades de datos de inventarios de tierras, los SIG permiten manipular y analizar datos espaciales, y los modelos pueden usarse para realizar estimaciones cuantitativas sobre la productividad de las tierras. Los paquetes integrados facilitan la inte
Universidad de la integración de las américasisa_perez22
El documento describe diferentes tipos de herramientas informáticas que pueden utilizarse para la evaluación de tierras agrícolas, incluyendo bases de datos, sistemas de información geográfica, modelos y paquetes integrados. Explica que las bases de datos son útiles para almacenar grandes cantidades de datos de inventarios de tierras, los SIG permiten manipular y analizar datos espaciales, y los modelos pueden usarse para realizar estimaciones cuantitativas sobre la productividad de las tierras. Los paquetes integrados facilitan la inte
El documento describe Big Data y las herramientas para su análisis. Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que crecen rápidamente y son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales. Hadoop es una plataforma popular de código abierto para almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida. El documento también discute otras herramientas como Pig, Hive, HDFS e Impala que se usan con Hadoop para extraer información de los datos.
Información estadística e información geográfica en las nuevas tecnologías de...andalucialab
Presentación realizada por Francisco Romero, ingeniero de proyectos en Andalucía Lab para la Universidad Internacional Menéndez Pelayo durante el encuentro: "El turismo en Andalucía y su aproximación estadística desde una perspectiva territorial"
1. Se propone implementar un gestor de base de datos y una base de datos para la empresa Metrópoli en Cancún, México con el fin de mejorar la administración de información de clientes y reducir problemas en el registro.
2. Se describen las ventajas de contar con un gestor de base de datos como mejorar el almacenamiento y manejo de datos, permitir consultas complejas de información, y garantizar la seguridad e integridad de los datos.
3. Se explica que la incorporación de una base de datos permitirá organizar grandes cantidades de
Smart diary - Agenda de Actividades en JavaMateo Quizhpi
Este documento presenta el proyecto SmartDiary, una aplicación para gestionar actividades de forma ordenada y eficiente. El proyecto tiene como objetivos desarrollar una aplicación interactiva para gestionar actividades de un usuario de forma cronológica. Se estructura en cuatro capas: lógica, interfaz gráfica, base de datos e imágenes. Usa arrays para almacenar actividades por prioridad y una base de datos MySQL para almacenar usuarios y sus actividades.
El documento describe y compara diferentes metodologías y herramientas para el desarrollo de aplicaciones. La metodología tradicional separa el análisis de datos de los procesos y conduce a problemas de mantenimiento cuando se modifican los datos. La metodología de GeneXus comienza describiendo las visiones de los usuarios para modelar el sistema y permite el desarrollo incremental, minimizando el costo de mantenimiento ante cambios en los datos. GeneXus genera automáticamente el modelo de datos, la base de datos, y los programas de la aplic
Este documento presenta una introducción a Big Data, definiendo sus características principales y tecnologías clave. Explica que Big Data involucra grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que requieren nuevas formas de procesamiento. También describe herramientas como Hadoop, bases de datos NoSQL e in-memory que permiten el análisis de grandes datos. Concluye que Big Data cambia la forma en que las empresas toman decisiones y recomienda crear repositorios centralizados de metadatos para aprovechar al máximo los
1) El documento habla sobre cloud computing y big data, describiendo sus características y retos como la escalabilidad, disponibilidad y privacidad de datos.
2) También discute diferentes modelos de cloud computing como nubes privadas, públicas e híbridas, y funciones principales como analítica avanzada en Hadoop y stream computing.
3) Finalmente, analiza el papel del big data en áreas como la medicina y la auto-cuantificación.
Un Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) es un conjunto de programas que administran y gestionan la información de una base de datos, sirviendo de interfaz entre ésta, el usuario y las aplicaciones. Algunos ejemplos de SGBD son Oracle, DB2, PostgreSQL y MySQL. Un SGBD debe permitir definir, construir y manipular una base de datos.
Proyecto Integrador de Sistemas Gestores de Bases de DatosConfesorAD
Este documento describe una aplicación innovadora desarrollada para generar enlaces (SLURL) a lugares en Second Life y almacenarlos en una base de datos, con el fin de utilizarla en una asignatura de Formación Profesional sobre sistemas gestores de bases de datos. La aplicación permite introducir las coordenadas de una región en Second Life y genera automáticamente el enlace correspondiente, almacenándolo en una tabla junto con un comentario y etiqueta para permitir búsquedas posteriores.
Este documento describe las tecnologías utilizadas por varias redes sociales populares como Facebook, Twitter e Instagram. Facebook utiliza PHP, MySQL, Memcached, HipHop y otras tecnologías para soportar cientos de millones de usuarios. Twitter utiliza Ruby on Rails para su interfaz web y Scala para almacenar mensajes, e Instagram aprovecha al máximo recursos como Django, PostgreSQL, Redis y otras tecnologías para escalar a millones de usuarios con un pequeño equipo.
Actualmente, el geo-posicionamiento inteligente marca una tendencia masiva en el mundo. Su popularidad ha incrementado los últimos años por el uso que las redes sociales le están dando a los datos espaciales. Actualmente, muchas compañías y usuarios en general están explotando, de una manera inteligente, estos datos, los cuales vienen siendo estudiados desde hace ya varios años por compañías de servicios como Google, Yahoo, Bing y redes sociales como Facebook, Twitter e Instagram. Hoy en día es muy común que caminemos por la calle y encontremos en nuestro Smartphone información sobre algún sitio que nos gusta, les gusta a nuestros amigos, familiares, o, que por alguna razón, alguna vez lo hemos visitado. Esto es posible dado que se cuenta con toda la información social e individual de las personas, gracias a redes sociales, blogs, foros, plataformas virtuales de aprendizaje, entretenimiento y comunidades multipropósito. Estos sitios están almacenando, depurando y analizando constantemente toda esta información para brindar experiencias realmente sorprendentes a los usuarios, lo que hace que cada vez más éstos se apropien de la tecnología.
La computación en nube es un modelo que permite, acceso ubicuo conveniente, a pedido de red a una compartida conjunto de recursos informáticos configurables (por ejemplo, redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios) que se pueden aprovisionar rápidamente y puesto en libertad con mínimo esfuerzo de gestión o interacción proveedor de servicios. Este modelo de nube se compone de cinco características esenciales, tres modelos de servicio, y cuatro de despliegue modelos. Características esenciales: En la demanda de autoservicio.
La computación en la nube permite el acceso a recursos informáticos como almacenamiento, servidores y aplicaciones de forma elástica y a pedido a través de Internet. Hadoop es una plataforma distribuida que permite el análisis de grandes volúmenes de datos almacenados en la nube. S4 es una plataforma para procesar continuamente flujos infinitos de datos usando técnicas de computación distribuida.
TIPOS DE CONECTORES DE AUTOMOVILES SENA INDUSTRIAL
L6 undergrad thesis(1)
1. HIPI: Hadoop Interfaz para procesamiento de
imágenes Image-based MapReduce tareas
Chris Sweeney Liu Liu Seán Arietta Jason Lawrence
Universidad de Virginia
Figura 1:Un típicoHadoop MapReduce canalizaciónmediante nuestra interfaz de procesamientode imagencon n imágenes, puedo
asignar nodos ynodos j reducir
Resumen
La cantidadde imágenesque se suben a Internet está aumentando
rápidamente, con usuarios de Facebook cargar más de 2,5 mil
millones de fotos nuevascada mes Facebook [2010], sinembargo,
las aplicaciones que hacen uso de estos datos carecen
gravemente. Aplicaciones de la visión por computador actual
utilizar un pequeño número de imágenes de entrada debido a la
dificultad radica en la adquisición de los recursos informáticos y
las opciones de almacenamiento para grandes cantidades de
datos [Guo... 2005;Blancoet al. 2010]. Como tal, el desarrollode
aplicaciones de visión que utilizan un conjunto grande de
imágenes ha sido limitado [Ghemawat y Gobioff... 2003]. El
Hadoop Mapreduce plataforma proporciona un sistema para
grandes y computacionalmente intensiva del procesamiento
distribuido (Dean, 2004), aunque el uso de sistema Hadoops está
severamente limitada por las complejidades técnicas de desarrollo
de aplicaciones útiles [Ghemawat y Gobioff... 2003; Blanco et al.
2010]. A abordar de inmediato este, proponemos una fuente
abierta de Hadoop Interfaz de procesamiento de imágenes (HIPI)
que pretende crear una interfaz para visión por computador con
tecnología MapReduce. HIPI abstrae los detalles altamente
técnicos de Hadoop y del sistema es lo suficientemente flexible
como para aplicar muchas de las técnicas de visión por
computador en la actual literatura. Este documento describe el
marco HIPI, ydescribe dos ejemplos de aplicaciones que han sido
implementadas con HIPI. El objetivo de HIPI es crear una
herramienta que hará eldesarrollo de procesamientode imágenes
a gran escala yproyectos de visión extremadamente accesible con
la esperanza de que esto facultará a investigadores yestudiantes
para crear aplicaciones con facilidad. Keywords:mapreduce, visión
por computador, procesamiento de imágenes
1 Introducción
Muchos de procesamiento de imagen y visión por computador
algoritmos son aplicables a tareas de datos a gran escala. A
menudo es conveniente ejecutar estos algoritmos en grandes
conjuntos de datos (p.ej. Mayores de 1 TB) que actualmente están
limitadaspor la potencia de cálculode unordenador [Guo... 2005].
Estas tareas se realizan normalmente en un sistema distribuido,
dividiendola tarea en uno o más de lassiguientes características:
parámetros delalgoritmo, imágeneso píxeles[Blancoet al. 2010].
Realización de tareas a través de un parámetro concreto es
increíblemente paralelo y a menudo puede ser perfectamente
paralelos. Detección facial yclasificaciónhistórica sonejemplos de
este tipo de algoritmos [Li y Crandall... 2009; Liu et al. 2009]. La
capacidad de establecer paralelismos entre tales tareas permite
escalable, eficiente ejecuciónde aplicaciones intensivas en uso de
recursos. El MapReduce Framework proporciona una plataforma
para tales aplicaciones.
Visión básica de las aplicaciones que utilizanMapReduce Hadoops
framework requieren una curva de aprendizaje asombrosa y
abrumadora complejidad [Blanco et al. 2010]. La sobrecarga
necesaria para implementar estas aplicaciones lesiona
gravemente el progresode los investigadores [Blanco et al. 2010;
Li y Crandall... 2009]. HIPI elimina los detalles altamente técnicos
de sistema Hadoops y proporciona a los usuarios familiarizados
con la sensaciónde una biblioteca de imágenesconel accesoa los
recursos avanzados de un sistema distribuido[DeanyGhemawat
2008; Apache 2010]. Nuestra plataforma se centra en dar a los
usuarios unaccesosinprecedentes a estructurasde datos basadas
en imágenesconunoleoducto que es intuitivo para el MapReduce
system, que permite el uso fácil y flexible para aplicaciones de
visión. Debido a la similitud de objetivos en nuestros marcos,
tomamos particular inspiración del proyecto Frankencamera
como un modelo para el diseño de una API abierta para
proporcionar acceso a recursos informáticos.
Hemos diseñadoHIPI conlos objetivos de facilitar una plataforma
suficientemente específicas para contener un marco pertinente
aplicable para todo el procesamiento de imágenes y aplicaciones
de la visión por computador, pero lo suficientemente flexible
como para soportar los cambios continuos y mejoras dentro de
Hadoops Mapreduce sistema. Esperamos promover HIPI vision
research por estas razones. HIPI es en gran parte un proyecto de
diseño de software, impulsada por los objetivos primordiales de
Imagen Hipi
unir
imágenes
1...k
...
imágenes
n-k....n
Cull
Mapa 1
...
Mapa i
Shuffle
reducen 1
...
Reducir j
resultad
o
2. abstraer la funcionalidad de Hadoop en una imagen centrada en
el sistema yproporcionar unsistema extensible que proporcionará
a los investigadores una herramienta para utilizar eficazmente
Hadoops Mapreduce sistema para el procesamiento de imágenes
y visión por computador. Creemos que esta facilidad de uso y
control de usuario hará que el proceso para la creación de
experimentos de visión a gran escala y aplicaciones. Como
resultado, el HIPI sirve como una excelente herramienta para
investigadores en visión por computador, porque permite el
desarrollo en gran escala de las aplicaciones de la visión por
computador para ser más accesible que nunca. A nuestro saber,
somos el primer grupo para proporcionar una interfazabiertapara
el procesamiento de imágenes y visión por computador para
aplicaciones Mapreduce Hadoops plataforma [White et al. 2010].
En la siguiente sección se describirá la labor anterior enesta área.
En particular, comentamos la motivación para crear unmarcoque
permita imagebased a gran escala de aplicaciones de visión. A
continuación, describimos la descripción de la biblioteca HIPI
incluyendo el sacrificio, el mapa, y reducir las etapas. Además,
describir nuestro enfoque para la distribución de tareas para el
MapReduce canalización. Por último, nos muestran las
capacidades de HIPI con dos ejemplos de aplicaciones de visión
utilizandoHIPI.
2 Trabajo previo
Con la proliferación de almacenamiento de fotos en línea y sitios
web de medios socialescomo Facebook, Flickr yPicasa, la cantidad
de datos de imagen disponible es mayor que nunca y creciendo
más rápidamente cada día Facebook[2010]. Estosoloproporciona
una increíble base de datos de imágenes que se puede ampliar
hasta más de 880 millones de imágenes. Increíble y los modelos
probabilísticos estadística puede ser construida a partir de una
muestra tangrande comofuente. Por ejemplo, una base de datos
de todas las texturas encontradas en una gran colección de
imágenes pueden ser construidas y utilizadas por los
investigadores oartistas. La informaciónpuede ser increíblemente
útil para entender las relaciones enel mundo. Si una imagen vale
más que mil palabras, podríamos escribir una enciclopedia conlos
miles de millones de imágenes disponibles para nosotros
en1 internet.
Estas imágenes están mejoradas, sinembargo, por el hechode que
los usuarios estén suministrando etiquetas (de objetos, caras,
etc.), comentarios, títulos y descripciones de estos datos para
nosotros. Esta información nos suministra una cantidad increíble
de contexto sin precedentes para las imágenes. Problemas tales
como OCR que siguenengranmedida sinresolverse puede hacer
pasos agigantados coneste contextodisponible les guían. Stone et
al. describen en detalle cómo los sitios de redes sociales pueden
aprovechar las funciones de etiquetado facial para mejorar
significativamente el reconocimiento facial. Esta idea puede
aplicarse a una amplia gama de funciones de imagen que nos
permiten examinar y analizar las imágenes en una forma
revolucionaria.
1 Uno puede imaginar que aplicaciones como objeto la detección
podría proporcionar información que permitirá a los investigadores
Son estas las razones que motivan la necesidad de investigación
con aplicaciones que aprovechan la visión de grandes conjuntos
de imágenes. MapReduce proporciona un marco
extremadamente potente que funciona bien en aplicaciones de
uso intensivo de datos, donde el modelo de procesamiento de
datos es similar o de la misma. A menudo es el caso con las
operaciones basadas en imágenes que nos lleve a cabo
operaciones similares en todo un conjunto de entrada, haciendo
MapReduce ideal para aplicaciones basadas en i mágenes. Sin
embargo, muchos investigadores encuentran poco práctico para
poder reunir un conjunto significativo de imágenes relevantes
para sus estudios [Guo... 2005]. Además, muchos investigadores
no tienen maneras eficientes para almacenar y acceder a ese
conjunto de imágenes. Como resultado, poca investigación se ha
realizado en conjuntos de imágenes extremadamente grandes.
3 El marco HIPI
HIPI fue creada para brindar a los investigadoresyles presente un
Capaz herramienta que permitiría la investigación que involucra el
procesamientode imágenesyla visión se realiza muyfácilmente.
Con el conocimientoque HIPI sería utilizada para investigadoresy
como una herramienta educativa, hemos diseñado HIPI con los
siguientes objetivos en mente.
1. Proporcionar una biblioteca abierta, extensible para el
procesamiento de imágenes y aplicaciones de la visión por
computador enun marcoMapReduce
2. Almacenar imágenes de forma eficiente para su uso en
aplicaciones MapReduce
3. Para permitir el filtradode un simple conjunto de imágenes
4. Presentar a los usuarios una interfaz intuitiva para
operaciones basadas en imágenes y ocultar los detalles del
marco MapReduce
5. HIPI crearán aplicaciones, de manera que son altamente
paralelizado y equilibrados, de modo que los usuarios no
tienenque preocuparse por esos detalles
3.1 Almacenamiento de datos
Hadoop utiliza unsistema de archivos distribuido para almacenar
archivos envarias máquinas a lo largo del cluster. Hadooppermite
que los archivos se accede, sin embargo, sin un conocimiento de
donde está almacenado en el clúster, de forma que los usuarios
puedenhacer referenciaa archivos de la misma forma que en una
máquina local yHadoop presentará el archivocorrespondiente.
Al realizar trabajos de Hadoop MapReduce, intenta ejecutar el
mapa yreducir tareas a las máquinas fueron los datos que se están
procesandoestá situadode modoque los datos notienenque ser
copiados entre máquinas Apache [2010]. Como tal, MapReduce
tareas se ejecutan de manera más eficiente cuando la entrada es
un archivo grande en contraposicióna muchos archivos pequeños.
Los archivos grandes son significativamente más probabilidades
de ser almacenados en una máquina, mientras que muchos
archivos pequeños probablemente serán repartidos entre
reconocen las relaciones entreciertos objetos (por ejemplo los abejorros
son a menudo en fotografías de flores).
Hay muchos ejemplos deaplicaciones útiles,como estos.
3. diferentes máquinas, lo cual requiere una sobrecarga considerable
para copiar2 todos los datos a la máquina donde el mapa es tarea
[Ghemawat yGobioff... 2003]. Esta sobrecarga puede ralentizar el
tiempo de ejecución de diez a cien veces blanco [2010].
Sencillamente, el MapReduce marco funciona más eficientemente
cuandolos datos que se están procesando a los equipos localesse
lleva a caboel procesamiento.
Figura 2: Representación de la relación entre el índice y los
archivos de datos enun paquete de imagen HIPI
Con esto en mente, hemos creado un paquete de imagen HIPI el
tipo de datos que almacena muchas imágenesen un solo archivo
grande de modo que MapReduce trabajos se pueden realizar de
forma más eficiente. Una imagen HIPI Bundle consta de dos
archivos: un archivo de datos que contenga imágenes
concatenadas y un archivo de índice que contiene información
sobre los desplazamientos de las imágenesenel archivo de datos,
como se muestra en la figura 2. Esta configuración nos permite
acceder fácilmente a las imágenes de todo el paquete completo
sin tener que leer encada imagen.
Observamos varios beneficios del paquete en las pruebas de
imagenHIPI contra Hadoop Hadoopyarchivode secuencia(HAR)
formatos de archivo. Como Blanco et. al. nota, HARs sólosonútiles
para archivar archivos (como copias de seguridad), y de hecho
puede realizar más lentoque la lectura enlos archivos de la forma
estándar. Los archivos de secuencia funcionan mejor que las
aplicaciones estándar para archivos pequeños, pero se debe leer
en serie ytomar muchotiempopara generar el paquete deimagen
HIPI. tienen velocidades similares a los archivos de secuencia, no
tiene que ser leído en serie, y pueden ser generados con un
programa MapReduce [Blanco 2010; Conner 2009]. Además,
Imagen HIPI Bundles son más personalizable y son mudables, a
diferencia de la secuencia y HAR archivos. Por ejemplo, hemos
implementado la posibilidad de sólo leer el encabezado de un
archivo de imagen usando HIPI Paquetes de imagen, lo que sería
mucho más difícilcon otros tipos de archivo. Otras características
de la imagenHIPI Bundles estánresaltados enla secciónsiguiente
2 Son archivos pequeños que son considerablemente más pequeños
que el tamaño delbloque de archivos de la máquina en la que resideel
archivo
3.2 MapReduce basadas en imágenes
Estándar de HadoopMapReduce programas controlan la entrada
y salida de datos muyeficaz, perola lucha enla representación de
imágenes en un formato que sea útil para los investigadores. Los
métodos actuales implican una sobrecarga considerable para
obtener imagen de flotación estándar de representación. Por
ejemplo, para distribuir unconjuntode imágenesa unconjuntode
nodos del mapa requeriría un usuario para pasar las imágenes
como una cadena, entonces decodificar cada imagen en cada
mapa tarea antes de poder hacer el acceso de información de
píxeles. Esto no sólo es ineficiente, sino un inconveniente. Estas
tareas pueden crear dolores de cabeza a los usuarios y hacer el
códigounaspecto desordenado ydifícil de interpretar la intención
del código. Como tal, compartir el código es menos eficiente
porque el código es más difícil de leer y más difícil de depurar.
Nuestra biblioteca se centra en lo que conoce los tipos de datos
basada en imágenes directamente al usuario para facilitar su uso
en aplicaciones MapReduce.
Figura 3: El usuario sólo necesita especificar una imagen HIPI
paquete comouna entrada, yHIPI cuidará de paralelizaciónde la
tarea yel envío de imágenes de flotación para los mappers
Usando el tipo de datos del paquete de imagen HIPI como
entradas, hemos creado una especificación de entrada que va a
distribuir imágenes en la imagen HIPI Bundle en todos los nodos
del mapa. Distribuimos imágenes tales que intentamos maximizar
la localidadentre el mapa ymáquinas de la máquina donde reside
la imagen. Normalmente, un usuario tendría que crear
RecordReader InputFormat y clases que especifique cómo el
trabajo MapReduce distribuirá la entrada, y qué información se
envía a cada máquina. Esta es la tarea es importante ya menudo
se convierte en un gran punto de dolores de cabeza para los
usuarios. Hemos incluidoInputFormat yRecordReaders que cuide
de estopara el usuario. Nuestra especificación trabaja en imagen
HIPI paquetes para diferentes tipos de imágenes, tamaños y
cantidades variables de encabezado y la información Exif.
Manejamos todas estas diferentes permutaciones de imágenes
detrás de lasescenas para traer imágenesdirectamente al usuario
Entrada:
paquete
de
tarea Mapa
imágenes
codificada(jpeg,
png, etc.)
imágenes
codificada(jpeg,
png, etc.)
codificada
imágenes
jpeg,
png, etc.) (
fl
fl
i
Ave
na
Ave
na flimágene
s
Mapa
Mapa de
tareas tarea
realizada por HIPI
detrás de las escenas
4. como imágenes de flotación. No es necesario trabajar para ser
realizado por el usuario, e imágenes de flotación son llevados
directamente al mapa las tareas en una forma altamente
paralelizado.
Durante la distribuciónde los insumos, peroantes de que el mapa
las tareas comienzan introducimos una fase de descarte al
MapReduce canalización. La fase de descarte permite imágenes
que se filtran en función de las propiedades de una imagen. El
usuario especifica una clase de sacrificio que describe cómo las
imágenes serán filtrados (por ejemplo, imágenes de menos de 10
megapíxeles, imágenescon datos de encabezado de ubicaciónde
SIG). Sólo las imágenes que pasan a la fase de descarte se
distribuirán a las tareas del mapa, evitando la copia de datos
innecesarios. Este proceso es a menudo muy eficaz porque el
sacrificio ocurre a menudo basados en la información del
encabezado de la imagen, por lo que no es necesarioleer toda la
imagen.
Además, lasimágenes se distribuyen comoimágenes de flotación
de forma que los usuarios pueden tener acceso inmediato a los
valores de los píxeles para el procesamiento de imágenes y la
visión de las operaciones. Las imágenes se almacenan siempre
como tipos de imagen estándar (p. ej. JPEG, PNG, etc.) para un
almacenamiento eficiente, pero HIPI cuida de la codificación y
descodificación de imágenes para presentar al usuario con
flotaciónMapReduce imágenes dentro del ducto. Comoresultado,
los programas tales como calcular el valor medio de todos los
píxeles de un conjunto de imágenes puede ser escrita enel mero
hecho de líneas. Nos proporcionan operaciones tales como el
recorte de imagen de extracción de parches. A menudo es
conveniente para acceder a la cabecera de la imagen y la
informaciónexif sinnecesidadde informaciónde píxeles, de modo
que hemos abstraenesta informaciónde los datos de píxeles. Esto
es particularmente útil para la fase de descarte, y para
aplicaciones como im2Sig que necesitan tener acceso a los
metadatos. Presentar a los usuarios coninterfaces intuitivas para
tener acceso a los datos relevantes para el procesamiento de
imágenes y aplicaciones de visión permitirá para hacer más
eficiente la creaciónde aplicaciones MapReduce.3
4 Ejemplos
Describimos dos aplicaciones no triviales realizadas utilizando el
marco HIPI MapReduce para crear puestos de trabajo. Estas
aplicaciones son indicativos de los tipos de aplicaciones que
permite a los usuarios interesados HIPI con grandes operaciones
de imagen para hacer fácilmente. Estos ejemplos son difíciles e
ineficaz en las plataformas existentes, pero sencillo de
implementar con la API HIPI.
4.1 Principales componentes de imágenes naturales
Como un homenaje al Hancocket. al, calculamos los 15 primeros
componentes principales de imágenes naturales. Sin embargo,
decidimos enlugar de muestreoal azar un parche de 15 imágenes,
tomamos muestras de más de 1000 imágenes y 100 parches en
cada uno. El tamaño de nuestro conjunto de entrada era 10.000
veces más grande que el experimento original. Además, no nos
limitamos nuestras imágenes para imágenes naturales como el
experimento original (aunque podríamos hacerlo en la fase de
3 Http://graphics.cs.cmu.edu/projects/im2gps/
sacrificio). Como tal, los resultados difieren pero disponen de
características similares.
Podemos establecer paralelismos en el proceso de calcular la
matriz de covarianza paralas imágenesde acuerdo conla siguiente
fórmula, donde xies una muestra
Figura 4: Los 15 primeros componentes principales de una
muestra aleatoria de 15 imágenes naturales, observados por
Hancocket al. de izquierda a derecha, de arriba a abajo
Figura 5: Los 15 primeros componentes principales de 100.000
imágenes muestreadas aleatoriamente los parches, como
calculadocon HIPI de izquierda a derecha, de arriba a abajo
Parche yx¯ es el parche muestra significa
(1)
Ecuación-1 HIPI trajes perfectamente porque la suma es
groseramente paralelo. En otras palabras, podemos calcular
fácilmente cada término de la sumatoria de forma independiente
(suponiendo que ya tenemos la media), por lo tanto, podemos
calcular cada término en paralelo. Debemos primero ejecutar un
trabajo MapReduce para calcular la media de la muestra y, a
continuación, utilizarlo como x¯cálculo de covarianza para el
futuro. A continuación, ejecutamos un MapReduce trabajo que
calcula(xi-x¯)(xi-x¯)T para todos 100 parches de cada imagen.
Porque HIPI asigna una imagen por cada mapa, es tarea sencilla
muestra al azar una imagende 100 parches yrealizar este cálculo.
Cada mapa tarea será entonces emiten la suma de su parcial
covarianzas muestreados enla imagena la reductora, donde todas
5. las covarianzas parcial se sumarán a calcular la covarianza para
todo el conjunto de muestra.4
Después de determinar la covarianza para 100.000 tomaron
muestras al azar de parches, hemos utilizado el Matlab para
encontrar los 15 primeros componentes principales. Como se
esperaba, las imágenes no se correlacionan perfectamente
porque estamos usando muchodiferentes insumos para nuestros
experimentos, ynuestra pantalla de valores positivos ynegativos
también puedendiferir ligeramente. Sinembargo, algunos de los
principales componentes son los mismos (1, 7, 12), son
meramente conmutado (2 y3, 4 y 5), o mostrar cierta semejanza
con el experimento original (15). Realizar un análisis de
componentes principales sobre un enorme conjunto de datos
ilimitado, nos da unos conocimientos sin parangón sobre las
imágenes. Para tareascomoestas, HIPI sobresale.
4.2 La descarga de millones de imágenes
Paso 1: Especificar una lista de imágenes para
coleccionar. Suponemos que existe una lista bien formado que
contiene las URL de las imágenes para descargar. Esta lista debe
ser almacenada en un archivo de texto con exactamente una
imagen URL por línea. Esta lista puede ser generada por un lado,
de MySQL, o a partir de una consulta de búsqueda (por ejemplo
Google images, Flickr, etc.). Además de la lista de imágenes, el
usuariointroducirá el númerode nodos que se ejecute la tarea. De
acuerdo con esta entrada, se divide la imagen en el número
especificado de nodos para la máxima eficiencia y el paralelismo
al descargar las imágenes. Cada nodo en la tarea Mapa generará
una imagen HIPI Bundle que contiene todas las imágenes que ha
descargado, entonces el reductor se fusionan todos los paquetes
de imagenHIPI formando una granimagenHIPI Bundle.
Figura 6: Demostración de la paralelización en la aplicación
Downloader. La tarea de la descarga de la lista de direcciones URL
de las imágenes está dividida entre n Mapa de tareas. Cada
mapper crea una imagen HIPI Bundle, que se fusionaron en una
gran imagen HIPI Bundle enel reducir la fase
Paso 2: dividir las URLs en grupos y enviar a cada grupo un
mapa. Usandola lista de direcciones URL de imagenintroducida y
el número de nodos utilizados para descargar estas imágenes,
podemos distribuir equitativamente la tarea de descarga de
imágenes para especificar el número de nodos del mapa. Esto
permite que haya el máximo de paralelizaciónpara el procesode
descarga. Url de la imagen se ha distribuido a los distintos nodos
por igual, yel mapa de tareas comenzará a descargar cada imagen
4 Llamamos a esta suma parcial la covarianza parcial
en el conjunto de direcciones URL es responsable, como muestra
la figura 6.
Paso 3: Descargar imágenes desde Internet. Podemos entonces
establecer una conexióna la url se recuperan de la base de datos
y descargar la imagenmediante la clase URLConnectionjava. Una
vez conectado, podemos comprobar el tipo de archivo para
asegurarse de que es una imagen válida, y obtenga un
InputStream para la conexión. A partir de esto, podemos usar el
InputStream para añadir la imagena una imagen HIPI Bundle.
Paso 4:almacenar imágenes enuna imagenHIPI Bundle. Una vez
que el InputStream es recibida de la URLConnection, podemos
agregar la imagen a un paquete de imagen HIPI simplemente
pasando el InputStream al método addImage. Cada tarea mapa
generará una imagen HIPI Bundle y el reducir la fase combinará
todos los paquetesjuntos enun granpaquete.
Almacenandoimágenesde esta forma, usted podrá tomar ventaja
de nuestro marco HIPI MapReduce para las tareas que desea
realizar enla imagenfija enun punto posterior. Por ejemplo, para
comprobar los resultados del programa de descarga, hemos
ejecutado un programa muysimple MapReduce (7 líneas)que sea
capaz de tomar la imagenHIPI Bundle yescribir las imágenes para
archivos JPEG individuales sobre los HDFS sinesfuerzo.
5 Conclusión
Este documento ha descrito nuestra biblioteca para el
procesamientode imágenesyaplicacionesde visión enun marco
Hadoop MapReduce - HIPI (Interfaz de procesamiento de
imágenes). Esta biblioteca fue cuidadosamente diseñado para
ocultar los detalles complejos de la potente Hadoop MapReduce
marco y sacar a la luz lo que más preocupan a los usuarios: las
imágenes. Nuestro sistema ha sido creado con la intención de
operar en grandes conjuntos de imágenes. Proporcionamos un
formato para almacenar imágenes para acceder eficientemente
dentro del ducto y MapReduce métodos sencillos para crear
dichos archivos. Proporcionando un sacrificio etapa antes de la
fase de mapeo, nos dan al usuario una forma sencilla para filtrar
conjuntos de imágenes y controlar los tipos de imágenes que se
utilizanensus MapReduce tareas. Por último, proporcionamos los
codificadores ydecodificadoresde imagenque correr detrás de las
escenasytrabajar para presentar al usuarioconflotacióntipos de
imagen que son más útiles para el procesamiento de imágenes y
aplicaciones de visión.
A través de estas características, nuestro interfaz trae consigoun
nuevo nivel de simplicidad para la creación de aplicaciones de
visión a gran escala con el objetivo de empoderar a los
investigadores yprofesores con una herramienta eficiente para la
creación de aplicaciones MapReduce centrado alrededor de las
imágenes. Este papel describe dos ejemplos de aplicaciones
construidas con HIPI que demuestran la potencia que presenta a
los usuarios. Esperamos que para conseguir que los recursos y el
poder de MapReduce a la visión que tenemos de la comunidad
mejorará la capacidad para crear nuevos proyectos de visión que
permitirá a los usuarios a empujar el campo de visión por
ordenador.
Lista de
dire
ccio
Mapa
1
Mapa
denodo
nodo del
mapa ...n
Bundle 1
HIPI HIPI
IMAGEN
IMAGEN
Bundle... HIPI
HIPI Paquete n
Reducir elpaquete
de
6. 6 Agradecimientos
Nos gustaría dar lasgracias enparticular al candidatoa doctorado
sean Arietta por su orientación y tutoría a lo largo de este
proyecto. Su liderazgo y visión han sido excelentes modelos y
puntos de aprendizaje para nosotros a lo largo de este proceso.
Además, debemos dar un gran agradecimiento a l Profesor
Ayudante Jason Lawrence por su apoyo a lo largo de los últimos
años y por habernos acogido en UVa de gráficos del grupo como
ojos brillantesestudiantes.
Referencias
Unarepresas, A., JACOBS, D., D, J. Olson, tico, M., PULLI, K.
TALVALA, E., unaJDIN, B., VAQUERO, D., LENSCH, H., y
HOROWITZ, M. 2010. La frankencamera: una plataforma
experimental para la fotografía computacional. ACMSIGGRAPH
2010 papers, 1-12.
UnPache, 2010. Hadoop Mapreduce Marco
Http://hadoop.apache.org/mapreduce/..
CONNER, J. 2009. Personalización de formatos de archivo de
entrada para el procesamiento de imágenes en
hadoop. Universidad del Estado de Arizona. En línea en:
Http://hpc. asu. edu/node/97.
DEAN, J., y GHEMAWAT, S. 2008. Mapreduce: procesamientode datos
simplificada engrandes grupos. Comunicaciones del ACM51, 1,
107-113.
FACEBOOK, 2010. FacebookImagen Almacenamiento
Http://blog.facebook.com/blog.php?post=206178097130..
GHEMAWAT, S., y GOBIOFF. . . , H. 2003. El sistema de archivos de
google. ACMSIGOPSoperativo ... (ENE).
GUO. . . , G. 2005. Aprender de ejemplos en el caso de muestras
pequeñas: reconocimiento de la expresión
facial. Sistemas(ENE).
ANCOCK H, P., BADDELEY, R., y Smith, L. 1992. Los principales
componentes de imágenes naturales. Red: cálculo en sistemas
neuronales 3, 1, 61-70.
LI, Y., y CRANDALL. . . , D. 2009. Clasificación histórica en grandes
coleccionesde imágenes. Visión por Computador (ENE).
LIU, K., LI, S., TANG, L., y WANG. . . , L. 2009. Rápidoseguimientofacial
paralelo utilizando el algoritmo de filtro de
partículas. Multimedia yExpo (ENE).
STONO, Z., Y ZICKLER. . . , T. 2010. Hacia el reconocimiento de cara a
gran escala utilizando un contexto de red social. Actas del
IEEE (ENE).
WHITE, B., YEH, T., la, J., y DAVIS, L. 2010. Escala web de Visión por
computador usando mapreduce para minería de datos
multimedia. Actas del Décimo Seminario internacional sobre
minería de datos multimedia, 1-10.
WHITE, 2010. El PequeñaArchivos Problema
Http://www.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-
filesproblem/..