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Python语言是一种典型的脚本语言，简洁，语法约束少，接近人类语言。有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。具有可移植性，支持面向过程和面向对象编程，并且开源。最近两年Python的关注度上升得非常快,越来越多的人想要学习Python,这里向大家介绍一下，如何才能快速入门Python？成大事不在于力量的大小，而在于能坚持多久。学习Python，推荐大家参考由百万销量图书之称的李刚老师所...
2019-08-19 18:05:24
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文章目录第一篇：Google File System第二篇：Google Bigtable第三篇：Google MapReduce三篇论文看完后的想法第一篇：Google File System论文地址本论文设计并实现了 Google GFS 文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS 与传统的分布式文件系统有着很多相同的设计目标，比如，性能、可伸缩性、可靠性...
2019-04-18 10:35:29
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谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据算法的基础！
2017-12-15 11:28:32
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Google在03至06年发表了著名的三大论文——GFS、BigTable、MapReduce，用来实现一个大规模的管理计算系统，这三篇论文奠定了风靡全球的大数据算法的基础。首先，对于Bigtable来说，他发布于2006年，Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。我认为它具有非常多的优点，如：适用性广泛、可扩展、...
2019-11-23 16:05:17
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大数据定义：短时间快速大量产生多种多样的有价值的信息 （个人理解）大数据5V特性大量（volume） 高速（velocity） 多样（variety） 低价值密度（value） 真实性(veracity)为了解决数量过大的问题①垂直扩展 （加大内存量）②横向扩展 （一台连一台）简单廉价的服务器或者pc端 就可以谷歌三大论文1、GFS ----------...
2019-06-10 21:05:11
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一、目标分清流式计算和批量计算各自的适用场景使用storm开发流式计算程序知道流式计算中时效性和正确性的取舍二、storm是什么？开源的、分布式、流式计算系统三、分布式起源数据量大+增长太快–>分布式把一个任务拆解给多个计算机去执行，对外只提供一个接口google发表了三篇论文：Google File System、Big Table...
2018-03-09 13:26:43
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论文的分类数据导向型论文(Data-drivenpagers)对于一个有经验的研究人员来说，去野外钓鱼还不如钓养在桶里的鱼。因此对理论的透彻理解非常重要，它可以引领你去预测鱼直觉背道而驰的发现。一篇经典的、建立在数据基础上的研究论文能为其作者带来声誉。教学指导性论文(Tutorialpagers)教学指导性论文是描述一种研究方法并解释如何使用这...
2019-07-04 17:24:00
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大数据基础内容介绍(初步了解大数据hadoop)hadoop的介绍以及发展历史Hadoop**最早起源于Nutch**。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。 ——分布式文件系统（G...
2018-08-26 22:30:31
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0. 前言从严格意义上来说，理想情况下的一致性模型只有一种就是强一致性模型，但是在真实世界中强一致性是很难被保证的，很多情况下都是弱一致性。主要是基于CAP理论，大多数互联网应用对于可用性有很高的要求，这样就会适当的降低一致性。一致性模型主要包括：强一致性、弱一致性、因果一致性、读你所写一致性、会话一致性、单调读一致性以及单调写一致性。1. 强一致性对于连接到数据库的所有进程，看到的关于某...
2019-05-07 01:25:10
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大数据基础处理框架大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。1.处理框架处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的...
2018-08-02 09:26:57
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Google三大论文简单摘要GFS： 为了满足Google迅速增长的数据处理需求。设计目标：性能、可伸缩性、可靠性、可用性等。 组件失效被认为是常态事件，而不是意外事件。 其次，以通常的标准衡量，我们的文件非常巨大。以TB为单位。 第三，绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。 第四，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性。...
2015-06-09 19:00:02
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