[算法与数据结构] 智能电网规划 - 推动省级电网企业高质量发展

说明： 中国的经济在迅速的发展，这也就带动了一些高技术产业在不断地进步。电力行业在这一阶段面临着进步的同时还存在着一些管理方面上的问题，尤其是在电网建设的环节中，面临的问题越来越突出。因此，对电网建设进行加强管理是迫在眉睫的问题。而本文就是对目前对电网建设管理方面上的问题进行了分析，找出建设管理存在的问题，促进中国电网的建设。
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[算法与数据结构] jieba-analysis-master.zip

说明： 学习过程中，在Ubuntu虚拟机上，使用Eclipse，用java编写分词行为，需要下载此包。 1.下载好后解压，并且在Eclipse中开始新建一个java项目。 2.在项目的src文件夹下新建如下2个包：com.huaban.analysis.jieba和com.huaban.analysis.jieba.viterbi。 3.将解压好的文件jieba-analysis-master\src\main\java\com\huaban\analysis\jieba目录下的8个文件放到刚才新建的
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[spark] 基于成本的Spark SQL优化器框架

说明： 我们把基于成本的优化器框架贡献给社区版本Spark 2.2。在我们的框架中，我们计算每个数据库操作符的基数和输出大小。通过可靠的统计和精确的估算，我们能够在这些领域做出好的决定：选择散列连接（hash join）操作的正确构建端（build side），选择正确的连接算法（如broadcast hash join与 shuffled hash join）， 调整连接的顺序等等。这个基于成本的优化器框架对Spark SQL查询的性能有很好的提升 。在这次演讲中，我们将展示Spark SQL的新的
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[spark] Spark和TiDB (Spark on TiDB)

说明： SparkTI (Spark on TiDB)是TiDB基于Apache Spark的独立于原生系统的计算引擎。它将Spark和TiDB深度集成，在原有MySQL Workload之外借助Spark支持了更多样的用户场景和API。这个项目在SparkSQL和Catalyst引擎之外实现了一套扩展的，为TiDB定制的SQL前端（Parser，Planner和优化器）：它了解TiDB如何组织数据，并知晓如何借助TiDB本身的计算能力加速查询，而不仅仅是一个Connector。凭借SparkTI，T
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[Hadoop] 生产环境里的堆外内存HBase读路径——*的故事

说明： Yu Li explains how Alibaba met the challenge of tens of millions requests per second to its Alibaba-Search HBase cluster on 2016 Singles Day. With read-path off-heaping, Alibaba improved the throughput by 30% and achieved a predicable latency.
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[Hadoop] 为数据而生 大数据创新实践

说明： 为数据而生 大数据创新实践
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[Hadoop] 数据驱动企业增长

说明： 流量红利渐消，数据驱动用户和收入增长成为新的核心；用数据驱动决策，而不是靠拍脑袋；数据分析究竟有哪些魅力？如何帮助企业创造巨大的商业价值，如何令公司全员做到数据决策；硅谷最前沿的方法论、工具、技术，最前沿的产品理念有哪些？
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[Hadoop] 领英大数据平台500倍扩展中应对的挑战

说明： 成长的烦恼--领英大数据平台500倍扩展中应对的挑战 (Growing pains: When your big data platform grows really big)
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[Hbase] HBase 灾备方案

说明： HBase多数据中心方案及未来的增量备份功能介绍 HBase as a multiple-data-center solution and its future incremental backup function
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[Storm] kafka+storm+hbase整合案例

说明： 电信行业案例：统计小区基站掉话率，整合kafka、storm、hbase，界面图表展示统计结果，比较典型的大数据应用案例
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[Hive] Hive查询优化整理与Hive简易版思维导图

说明： hive思维导图与hive优化的相关建议。纯属个人收集在线资料并个人实践之后整理
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[Hadoop] hadoop tutorial

说明： Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each off
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