Cutting edge 笔记 下面是关于我听到的一些知识并且加上我的理解糅合的一个札记 一、Big Data 首先现在很多大公司都在搞云平台和大数据，个人认为在未来的一段时间里这也是一个不错的市场，著名的hadoop 是开源的适合做海量数据处理的分布式软件框架，是根据google发表的三篇文章中的两张MapReduce和档案系统设计而成的，(跟Storm 的产品级的框架来说，研究者还是适合从开源
一、什么是大数据？大数据(Big Data) ：在一定时间范围内无法通过常规软件进行捕捉，处理和管理的一系列数据集合，大数据主要解决的是海量数据的存储和分析计算问题。二、大数据特点 大量 多样 高速 低价值密度三、Hadoop 是什么？ 1、Hadoop 狭义上就是 Apache Hadoop，一个顶级的分布式系统基础架构，主要用于解决海量数据的存储和分析计算问
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2023-07-12 22:00:35
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一、什么是大数据？1.1 大数据核心的问题有：1、海量数据如何存储？
2、海量数据如何计算？1.2 大数据解决了以上两个问题。举两个例子：1、大型电商网站的商品推荐，海量的历史的售卖数据如何存储？如何从海量的历史售卖数据中计算出盈利最大化的数据推荐给用户？
2、天气预报，海量的天气数据如何存储？如何从海量的历史数据中计算预测出未来的天气？二、传统数据处理过程与大数据体系随着数据库的
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2023-10-26 20:05:14
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1. 机器学习与数据分析“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。关于数据挖掘，已有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的.新颖的、潜在有用的最终可理解的模式的非平凡过程”，无论是数据分析还是数据挖掘，都是帮助人们收集、分析数据，使之成为信息，并做出判断，因此可以将这两项合称为数据分析与挖掘。 数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技
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2024-01-12 13:51:26
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通勤出行是城市居民日常活动中的重要组成部分，其中通勤发生量、通勤吸引量与OD通勤量不仅是通勤需求预测关心的指标，相关研究成果对于规划管理政策制定或城市建设项目评估等更是有重要的决策参考意义。随着大数据时代的到来与机器学习技术的蓬勃发展，多源大数据和机器学习方法使得构建更加细致复杂的通勤量模型成为可能。
摘要 研究方法：选取机器学习领域的随机森林作为估算、预测与分析通勤量的研究方法，
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2024-01-30 07:27:09
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《Spark: Cluster Computing with Working Sets》读书报告介绍 大数据和人工智能的诞生给在集群计算机上进行并行计算提出了需求。 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所设计的，类似Hadoop MapReduce的通用并行框架。Sp
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2023-11-03 10:52:04
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目录Hadoop面临的安全威胁：数据泄露攻击和调查论文背景简介相关工作Hadoop中的数据泄露攻击一种用于Hadoop取证的调查框架数据收集器数据分析仪结论 Hadoop面临的安全威胁：数据泄露攻击和调查论文背景Hadoop作为目前最流行的大数据处理平台之一，具有成本低、使用方便、速度快等特点。然而，它也是数据泄露攻击的重要目标，因为越来越多的企业和个人在其中存储和处理他们的私人数据。如何调查H
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2024-03-20 14:41:18
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在线PDF查看：Google
File System中文版Google
Bigtable中文版Google
MapReduce中文版附件下载：http://down.51cto.com/data/2096615
原创
2015-09-22 14:05:24
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《The Google File System 》 2003年
中文翻译
《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》 2004年
中文翻译
《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 2006年
中文翻译
原创
2021-11-20 10:16:13
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第一章 前言 前面介绍的GFS 和 MapReduce 通过非常简单的设计，帮助我们解决了海量数据的存储、顺序写入，以及分布式批量处理的问题。 不过我们也要看到，GFS 和 MapReduce 的局限性也很大。 在 GFS 里，数据写入只对顺序写入有比较弱的一致性保障。而对于数据读取，虽然 GFS ...
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2021-10-29 16:53:00
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# Hadoop大数据基础与应用
在信息技术飞速发展的今天，大数据的处理和分析已成为企业和组织获得竞争优势的重要手段。Hadoop是一个广泛使用的开源框架，能够分布式存储和处理大数据。本文将为大家介绍Hadoop的基本概念及其使用实例，并结合代码示例进行说明。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一套基于Java的开源软件框架，主要用于处理大规模数据集。它有以下核心组件：
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软考大数据论文：大数据时代下的软件工程挑战与应对
摘要：本文讨论了大数据时代下软件工程所面临的挑战和机遇。首先，我们概述了大数据的概念、特点和价值。接着，分析了大数据时代对软件工程的影响和要求。然后，介绍了在大数据时代下如何应对软件工程的挑战，包括技术、方法、人才等方面的应对措施。最后，我们总结了文章的主要观点，并提出了未来可能的研究方向。
一、引言
随着互联网的普及和数字化进程的加快，大数
原创
2023-11-13 21:44:36
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# 基于Python的大数据分析
## 引言
随着互联网的快速发展，大数据时代已经来临。大数据分析成为了解决各种问题和挖掘价值的重要手段。而Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得大数据分析变得更加容易和高效。本文将介绍如何使用Python进行大数据分析，并附带一些示例代码，帮助读者更好地理解和应用。
## Python库介绍
在进行大数据分析之前，我们需要先了解
原创
2023-09-15 16:42:57
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前言随着常年的码代码，做设计，笔者做过基础编码，云计算平台，架构师，见过不少应用设计，系统设计，中间件，了解现有的技术体系发展模式，集中式->分布式；cap与base理论，基本上绝大部分时候可用性都是设计的必要目标，那么可用性在分布式的情况下是如何实现的呢，答案就是副本，即多部署几个资源，理论上部署越多，可用性越高，但是状态这个并不是所有情况都是无状态的，所以取舍在所难免。常见的设计常用的各
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2024-09-04 06:35:55
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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！1、GFS论文—2003年发表 2003年，Google发布Google File System论文，这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
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2023-10-29 07:45:42
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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-01-14 12:35:38
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1、大数据处理与系统 简介特征典型应用代表性的处理系统适用场景批量数据处理系统首要任务：1.利用批量数据挖掘合适的模式2.得出具体的含义3.制定明智的决策4.做出有效的应对措施5.实现业务目标1.数据体量巨大2.数据精确度高3.数据价值密度低1.互联网领域： a.社交网络  
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2024-05-24 16:52:44
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“随着大数据技术成为我们生活的一部分，我们应该开始从一个比以前更大更去全面的角度来理解事物。”这是《大数据时代》中的一句话，作者的原意是在大数据时代我们应该舍弃对数据精确性的要求，而去接受更全面但是也更混杂的数据，我认为它同样可以用来形容未来在数据可视化方面可以进步的方向。 互联网以一种无法遏制的速度发展着，从原来的网吧时代到现在的人人时刻都在互联中。与此同时每一个在使用互联网的人，无时无刻不在产
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2024-01-15 08:28:17
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GFS重点是：高可用、可扩展性、透明几个设计理念：故障很常见，而非意外存储内容为大文件，通常在几个GB文件的修改方式是追加而非随机写，读多写少增加系统灵活性，如放松对GFS的一致性要求架构GFS包括单节点Master、备用的shadow master、多个chunkserver、多个client，clinet：专用接口，与应用交互master：维持元数据，统一管理chunk位置和租约chunkse
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2024-07-12 16:35:03
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可视化大数据的魅力摘要1、背景2、可视化实现过程数据搜集确定图表类型绘制图表3、可视化大数据的特征4、可视化大数据的作用5、总结参考 作者：电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 张欣雨摘要大数据分析在数据处理和应用方面发挥着关键的作用。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值。大数据分析离不开可视化这一工具的推动。这篇文章将介绍大数据可视化的基本实现过程，特点
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2024-01-11 11:26:19
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