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  • 大数据论文

    2018-12-22 11:55:49
    大数据入门的一点心得体会,适合初学者对大数据有一个初步的了解。
  • 大数据论文报告.pdf

    2021-08-02 18:46:53
    大数据论文报告.pdf
  • 大数据 论文

    2014-03-21 09:56:59
    大数据 论文Big data is a disruptive force that will affect organizations across industries, sectors and economies. Through better analysis of the large volume of data that are becoming available, ...
  • 大数据论文

    2014-07-17 12:05:32
    大数据最新论文集,大数据是时下最新的技术~里面有大神的著作哟
  • 大数据论文研读

    2020-09-16 10:21:15
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  • 发表过基于师范大学的教育大数据研究会议论文,里面是整理的参考文献,非常全面,国内外都有,可以省很多力气,方便读者确定研究方向,参考借鉴,迅速进入写论文的正题。
  • Google三驾马车大数据论文,资料打包,大数据学习参考资料,拓宽眼界,充实自己。GFS+MR+BigTable
  • 谷歌大数据论文五宝

    2016-02-11 23:21:11
    谷歌大数据论文,包括三驾马车(GFS,BigTable,MapReduce)和chubby,google news。帮助你更全面了解大数据理论和技术
  • 本资料是集合20篇知网被引最高的基于spark的大数据论文,包括大数据Spark技术研究_刘峰波、大数据下基于Spark的电商实时推荐系统的设计实现_岑凯伦、基于Spark的Apriori算法的改进_牛海玲、基于Spark的大数据混合...
  • goole 大数据论文.7z

    2021-03-29 11:42:44
    google早期的大数据论文 主要介绍google-bigtable google-file-sysytem google-mapreduce 尽管其中有些技术已经过时,但读完后很有启发,码
  • 智能医疗大数据论文中文版,便于用户更好的阅读和理解
  • 大数据医疗的现状及的趋势医疗大数据论文.ppt
  • 粗略看完谷歌三篇论文,《Google Mapreduce》、《Google File System》、《Google Big Table》,说实话看的很迷茫,对于计算机的了解刚起步的,实在很难这么短时间理解比较深刻的的论文,只能说有一个大致的印象。...
  • 谷歌3篇大数据论文中英文版,可以各取所需,英文更准确,中文更易懂啊
  • 关于教育大数据论文。包含知识追踪、学生表现预测、学习概念间关系提取、教育知识图谱等方面。本人计算机专业,资源包含论文基本上是数据挖掘顶会以及教育类会议顶会的论文
  • BigData_Plateform_Paper 高校大数据融合治理平台大数据论文
  • 谷歌大数据论文.zip

    2020-09-07 11:16:53
    开启大数据时代的谷歌三篇论文,涵盖file-system,bigtable,mapreduce,中文版+英文原版,你值得拥有!
  • 互联网金融与大数据应用论文 在中国庞大的应用市场和人群下深入观察变化且复杂的市场探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段大数据技术是互联网金融的一大技术支撑通过对人们在互联网...
  • google三驾马车论文,包括英文和中文两个版本,Google-Bigtable中文版_1.0,Google-MapReduce中文版_1.0,Google-File-System中文版_1.0
  • 这里三篇google的论文 讲述了 hdfs hadoop habase的原理 对大家在平时的学习中打好良好的理论基础很有帮助 这三篇论文是中文版的 方便大家阅读理解
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  • 谷歌三篇大数据论文读后感 这几天,读了谷歌有关大数据的三篇论文,给带来了很大影响,从对大数据一点都不了解到有了一点了解,了解到了Google关于大数据前沿报告。这三篇论文分别是Google File System、...

    谷歌三篇大数据论文读后感

       这几天,我读了谷歌有关大数据的三篇论文,给我带来了很大影响,从对大数据一点都不了解到有了一点了解,了解到了Google关于大数据前沿报告。这三篇论文分别是Google File System、Google Bigtable、Google MapReduce,每一篇都介绍了一种系统。
       Google GFS 文件系统,是一个面向大规模数据密集型应用的、分布式的可扩展的分布式文件系统。GFS 运行在廉价的普遍硬件设备上,提供容错功能,它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。GFS的设计思路与传统文件系统设计不同:第一,组件失效被认为是常态事件,而不是偶然事件;第二,按照传统的标准,文件都非常大;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。它的系统的工作负载主要由两种读操作组成:大规模的流式读取和小规模的随机读取。GFS 提供了一套类似传统文件系统的 API 接口函数,架构方式是一个 GFS 集群包含一个单独的 Master 节点、多台 Chunk 服务器,并且同时被多个客户端访问。它还具有一致性。系统交互、垃圾回收、容错和诊断等功能。
       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。它具有适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性,被运用在Google Analytics、Google Finance、Orkut、Personalized Search、Writely 和 Google Earth上。在很多方面,Bigtable 和数据库很类似:它使用了很多数据库的实现策略。并行数据库和内存数据库已经具备可扩展性和高性能,但是 Bigtable 提供了一个和这些系统完全不同的接口。Bigtable 不支持完整的关系数据模型;相反,Bigtable 为客户提供了简单的数据模型,使用这些简单模型客户可以完成适当的操作。从数据模型来看Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序 Map。Bigtable包括了三个主要的组件:链接到客户程序中的库、一个 Master 服务器和多个 Tablet 服务器. 针对系统工作负载的变化情况,BigTable 可以动态的向集群中添加(或者删除)Tablet 服务器。
       MapReduce是一种编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce 架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。
       对于我们大学生来说,这三种系统现在暂时还用不到,没有这么大量的数据来计算,即使有一些数据,我们也可以用云计算。但是在今后的工作中,如果一旦涉及到几PB的数据计算是不够的,就可以使用这三种系统,这样就能方便我们的计算操作。即使现在用不到但我们还是要了解和学习。这三种系统在让我们方便操作使用的同时也让我们了解到了大数据等前沿IT技术,了解到了大数据未来的发展。
       在如今这个科技爆炸时代,如果不了解前沿科学技术,我们就会OUT。总之,我们要努力了解和学习世界前沿科学技术,学无止境!
    
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  • 大数据时代的信息分析实 训报告 1严格按下面的模板做包括标点字体字号段落行间距等正 文使用数字番号为一一11字数要求在3000字以上正文一 律4号字宋体这部分所占分数为30分按是否符合要求给分 2必须有摘要关键词必须...
  • 大数据相关论文

    2019-03-19 11:01:05
    面向大数据的高维数据挖掘技术研究;维基百科大数据的知识挖掘管理方法研究;基于MapReduce的大数据连接算法的设计优化;1基于聚类和距离的大数据集离群点检测算法
  • Google三篇大数据论文总结分析

    千次阅读 2019-04-18 00:48:26
    GFS 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、可靠性以及可用性。但是,我们的设计还基于我们对我们自己的应用的负载情况和技术环境的观察的影响,不管现在还是将来,GFS 和早期文件...
      为了满足 Google 迅速增长的数据处理需求,我们设计并实现了 Google 文件系统(Google File System –GFS)。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、可靠性以及可用性。但是,我们的设计还基于我们对我们自己的应用的负载情况和技术环境的观察的影响,不管现在还是将来,GFS 和早期文件系统的假设都有明显的不同。所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择,衍生出了完全不同的设计思路。
    

    1、组件失效被认为是常态事件,而不是意外事件。
    2、以通常的标准衡量,我们的文件非常巨大。
    3、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。
    4、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。
    MapReduce指导的一种新的大数据计算方法,“分布式计算方法”。我如果从纯计算机理论的地方还是不懂,那么反正我就从我的专业金融角度来思考一些区块链的给金融带来的变革吧。区块链在现在最广泛的应用不得不提一下比特币,比特币也是一种虚拟货币,但它和其他的虚拟货币(如Q币)却有着很大的不同。1.比特币的总量固定不变为21000个,2.比特币通过区块链解决了分布式记账和验证的方法(即区块链以去中心化的方式解决了信用问题)。而区块链的这一优点(去中心化)也因此可以颠覆金融学的两大基础基石时间与信用中的信用这一概念,因为去中心化,许多金融中介机构赖以生存的信息不平等优势将被去掉。
    Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序 Map5。Map 的索引是行关键字、列关键字以及时间戳;Map 中的每个 value 都是一个未经解析的 byte 数组。Bigtable 包括了三个主要的组件:链接到客户程序中的库、一个 Master 服务器和多个 Tablet 服务器。针对系统工作负载的变化情况,BigTable 可以动态的向集群中添加(或者删除)Tablet 服务器。Master 服务器主要负责以下工作:为 Tablet 服务器分配 Tablets、检测新加入的或者过期失效的 Table 服务器、对 Tablet 服务器进行负载均衡、以及对保存在 GFS 上的文件进行垃圾收集。除此之外,它还处理对模式的相关修改操作,例如建立表和列族。每个 Tablet 服务器都管理一个Tablet 的集合通常每个服务器有大约数十个至上千个 Tablet)。每个 Tablet服务器负责处理它所加载的 Tablet 的读写操作,以及在 Tablets 过大时,对其进行分割。
    MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个 Map 函数处理一个基于 key/value pair 的数据集合,输出中间的基于 key/value pair 的数据集合;然后再创建一个 Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间 key 值的中间 value值。

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  • 大数据论文观后感

    2019-10-19 13:19:20
    BigTable发展2004年,现今已成为Google的应用程序。 Bigtable是宽列存储的典型示例之一。 它将两个任意字符串值(行键和列键)和时间戳(因此为三维映射)映射到关联的任意字节数组中。 它不是传统的...

    BigTable是一种压缩的、高性能的、高可扩展性的,基于Google文件系统(Google File System,GFS)的数据存储系统,用于存储大规模结构化数据,适用于云端计算。BigTable发展与2004年,现今已成为Google的应用程序。
    Bigtable是宽列存储的典型示例之一。 它将两个任意字符串值(行键和列键)和时间戳(因此为三维映射)映射到关联的任意字节数组中。 它不是传统的关系型数据库,不支持JOIN这样的SQL语法,BigTable更像今日的NoSQL的Table-oriented,优势在于扩展性和性能。,可以更好地定义为稀疏的分布式多维排序图。
    每个Table都是一个多维的稀疏图 sparse map。Table 由行和列组成,并且每个存储单元 cell 都有一个时间戳。在不同的时间对同一个存储单元cell有多份拷贝,这样就可以记录数据的变动情况。在他的例子中,行是URLs ,列可以定义一个名字,比如:contents。Contents 字段就可以存储文件的数据。或者列名是:”language”,可以存储一个“EN”的语言代码字符串。
    GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上,但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
    而GFS与以往的文件系统有着不同的观点:
    1.部件错误不再被当作异常,而是将其作为常见的情况加以处理。
    2.按照传统的标准,文件都非常大。
    ⒊大部分文件的更新是通过添加新数据完成的,而不是改变已存在的数据。
    4.工作量主要由两种读操作构成:对大量数据的流方式 的读操作和对少量数据的随机方式的读操作。
    5.工作量还包含许多对大量数据进行的、连续的、向文件添加数据的写操作。
    ⒍系统必须高效地实现定义完好的大量客户同时向同一个文件的添加操作的语义。
    7.高可持续带宽比低延迟更重要。
    (百度百科)
    MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性;每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。
    MapReduce有许多功能:
    1.数据划分和计算任务调度
    2.数据/代码互定位
    3.系统优化
    4.出错检测和恢复

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  • 社会治理大数据结课后,对该课程知识的掌握情况和具体的应用

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