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google大数据三大论文-中文版-英文版今天查找分布式计算的有关资料，发现Google的三大核心技术MapReduce、GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文，更巧的是，这三篇中译版的原发地都是CSDN的Blog。
MapReduce依赖map和reducetask的原子提交（atomiccommit）以实现故障时的数据一致性。.每个in-process的任务都将输出写入私有临时文件。.reduce和map任务都会产生这样的文件。.当一个map任务完成时，workers向master发送一条消息，并在消息中包含R个临时文件的名称...
基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究.李秋虹.【摘要】：网络技术的快速发展和信息共享系统的大量应用催生了大数据时代的来临,很多传统的基于单机的数据挖掘算法已经无法满足大数据的挖掘需求,如何进行高效的并行的数据挖掘成为当前研究的热点...
基于MapReduce的医疗临床大数据筛选机制研究与应用.【摘要】：临床医疗数据的筛选查询是医学工作的重要内容,是数据处理、数据查询技术在医疗领域的重要应用。.有效的筛选方法和查询机制有助于医疗数据的挖掘利用,支撑信息统计、个性化医疗、决策辅助...
摘要：本文通过对基于Hadoop平台的电力行业大数据分析技术研究，构建了结构化和非结构化数据抽取模型，及基于map/reduce的数据分析模型。实现发电、输电、变电、配电、用电等各环节数据的共享融合，在数据挖掘分析上由原来的点状分析...
1、超10篇必读经典论文精讲.从最经典的Google三驾马车：GFS、MapReduce和Bigtable这三篇「经典论文」开始讲起，帮你理解大数据系统面对的主要挑战，以及应对这些挑战的架构设计方法。.进一步地，带你一起来看大数据系统依赖的分布式锁Chubby、序列化和RPC...
大数据技术的主要特点，也可以概括为四点。第一，开源软件得到了广泛的关注和应用。当前，开源项目以及产品主导着大数据市场，用来进行数据挖掘以及可视化的软件环境等开源软件占据了大数据领域的重要地位。
【论文摘要】传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题，研究了基于大数据技术的日志分析方案，即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作；建立了一个分层的网络日志分析系统：Syslog完成日志采集，Hadoop负责分布式存储和并行
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如果google对这两个技术不开放出来的话，它的影响力也不会很大，可能很多人就不会知道这两个技术，但是google分别在2003年和2004年将这两个技术以论文的方式发布出来了，从而奠定开源大数据技术的发展，也就是我们现在免费使用的大数据技术(Hadoop...
用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/valuepair的数据集合,输出中间的基于key/valuepair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...
比较全的大数据技术组件整理以及相关理论论文整理框架ApacheHadoop:分布式处理架构,结合了MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);Tigon:高吞吐量实时流处...
在围绕Hadoop形成的大数据技术生态当中，MapReduce的地位，在早期是处于核心地位的，但是伴随着数据处理实时性需求的不断提升，更多新的计算框架出现，MapReduce的地位受到压制，但...
1.数据采集2.数据处理与集成(过滤)3.数据分析(核心)4.数据解释(数据可视化)大数据关键技术1.云计算和MapReduce云计算:a.服务IaaSb.平台即服务PaaSc.软件即服务SaaSMapRed...
今天查找分布式计算的有关资料,发现Google的三大核心技术MapReduce、GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文,更巧的是,这三篇中译版的原发地都是CSDN的...
MapReduce是基于Google发布的MapReduce论文设计开发的，面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。它允...
从上图可以看出,Google的后面两篇论文——MapReduce和BigTable都是以GFS为基础。三大基础核心技术构建出了完整的分布式运算架构。二,MapReduce—-2004紧随其后的就是2004年公布的MapReduce论...
你好。Hadoop是现在流行的大数据处理平台，几乎已经成为大数据的代名词，所以学大数据hadoop是必学的。
大数据论文的关键词众多,可供检索和写作的的有如:大数据、Hadoop、互联网金融、大数据时代、数据挖掘、企业管理、云计算、MapReduce、Spark、数据处理、商业银行、策略研究、大数据...
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