[Hadoop] Hadoop-HDFS-实践教程

说明： 初学大数据hadoop，学习实践看的教程，对初学者很有帮助，分享给大家，共同学习进步。
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[Hadoop] Hadoop-MapReduce实践示例

说明： 初学大数据hadoop，自己写实践练手的示例，示例非常全，带目录，非常清晰。
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[Hadoop] MySQL命令大全

说明： mysql命令大全　
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[Hadoop] csv大文件分割工具 超好用

说明： 在处理大数据需求时，一个文档比较大，超过100万行，自己找的用到的工具，共享给大家。
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[算法与数据结构] 大数据环境下人工智能计算技术

说明： 文章主要针对当前的大数据分析中计算智能研究现状以及展望进行分析,首先分析了大数据背景下人工智能计算研究的必要性,其次对大数据环境下智能计算技术类型进行研究,从中发现计算智能研究的现状以及发展前景,最后提出几点促进计算智能研究发展的有效措施,主要目的是提高计算智能发展,顺应大数据发展要求。
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[算法与数据结构] 基于区块链的数据治理协同方法研究及应用

说明： 针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题,提出一种基于区块链的数据治理协同方法,将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。实验及分析结果表明,本文提出的方法比传统的数据标准
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[spark] 基于Spark的推荐系统的设计与实现

说明： 推荐系统是数据挖掘的一个重要部分,能够实现海量数据信息的快速、全面、准确过滤。然而基于以往传统单个主机模式实现的推荐算法其计算过程耗费的时间过长,已经不能满足当前商业时代快速可靠的技术追求。大数据平台Spark分布式计算框架通过引入RDD(弹性分布式数据集)的概念以及基于内存的运算模式,能够更好的适应大数据挖掘这一应用场景。推荐算法在实现过程中存在多次迭代计算,Spark计算框架的使用可以极大提升推荐系统的运算效率。本文利用Spark平台设计了一个基于物品的协同过滤(Item-CF)算法的商品
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[算法与数据结构] 基于贝叶斯网络的复杂事件大数据处理系统测试数据生成方法研究

说明： 伴随流式数据处理需求而产生的复杂事件处理技术，在处理具有多样性和流式特征数据方面性能表现突出，被广泛应用于复杂事件大数据处理系统中。针对复杂事件大数据处理系统测试需求，提出一种基于贝叶斯网络的复杂事件大数据处理系统测试数据生成方法，该方法以部分真实数据中的复杂事件结构关系及概率分布特征构建贝叶斯网络预测模型，生成具有真实数据结构特征与分布特征的复杂事件测试数据集。实验结果表明，提出的方法具有可行性。
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[算法与数据结构] 基于拟态计算的大数据高效能平台设计方法

说明： 针对当前大数据应用主要以通用处理器为计算核心，且系统结构单一、能效比低，无法充分满足大数据的计算需求。基于拟态计算模型，提出了一种大数据高效能平台的设计方法。该方法以算粒为基本研究对象，深入剖析大数据应用算法的特征，合理划分各计算子任务；其次，构造体系结构匹配矩阵，并将子任务分配到合理的处理部件上；最后，利用动态电压/频率调节技术和数据布局算法，实现非关键任务的电压控制，并优化关键任务的结构布局。实验结果表明，拟态计算能深度融合各异构计算部件，建立具有灵活、可拓展的体系结构，充分发挥系统整体执
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[算法与数据结构] 基于大数据的数据服务应用研究

说明： 针对目前各行业信息系统中数据积累规模迅速增长,传统的数据存储、处理以及应用服务难以适应持续增长的数据应用需求,各级部门无法有效跨单位获取重要数据信息,进而不能帮助上级机关做出重要辅助决策。提出一种适用于行业数据应用的大数据架构设计,具有并行、分布、稳定、高效等技术特点,研究大数据存储与处理技术、大数据查询与分析技术以及大数据可视化技术,建立数据分类目录体系标准与信息交换共享机制,确保多数据采集渠道的大规模数据能够有效整合、有序组织,综合运用数据统计、数据分析、数据挖掘等方法,提炼能够保障服务于
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[算法与数据结构] 基于量子辐射场的大数据安全存储寻址算法

说明： 大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址
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[算法与数据结构] 大数据在智慧城市发展中的作用与应用

说明： 时代在进步,科技在发展,中国社会的发展速度越来越快,信息化已骤然来到了大数据时代,大数据在各领域的广泛应用和信息技术的进化将大数据时代推向高潮。智慧城市是数字城市在大数据时代进一步演化出的一种新的城市形态,是一种自我智能优化的城市进化形态,它是城市化与信息技术深度融合的产物。本文从大数据的基本内容着手,分析了大数据在智慧城市中的应用与作用。
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