[算法与数据结构] Open Source Intelligence Methods and Tools

说明： Open Source Intelligence Methods and Tools focuses on building a deep understanding of how to exploit open source intelligence (OSINT) techniques, methods, and tools to acquire information from publicly available online sources to support intelligen
<windstand> 在 上传 | 大小：10485760

[spark] Spark the definitive guide 英文版

说明： spark权威指南 the definitive guide 英文版， 需要的可以下载， 2018版的
<thanatos0124> 在 上传 | 大小：8388608

[spark] 大数据分析*

说明： 大数据分析*，基于python的 大数据分析详解。从零基础开始学习大数据分析。
<deathlance> 在 上传 | 大小：2097152

[Hbase] 单独二胎 数学建模

说明： 单独二胎 数学建模 • 点击上传资源即表示您确认该资源不违反资源分享的使用条款，并且您拥有该资源的所有版权或者上传资
<weixin_42604626> 在 上传 | 大小：132096

[Hadoop] CDH 5.15.0最新版centos6离线安装

说明： CDH 5.15.0最新版centos6离线安装，亲测可以使用的，其中很多坑已经躺过，按照文档走就是了
<xw420939220> 在 上传 | 大小：2097152

[Hadoop] 基于Hadoop的海量学习资源云存储模型设计研究

说明： 由于多媒体技术不断发展,学习资源呈爆炸式增长,给资源存储提出了新的挑战。Hadoop平台对小文件的存储和访问存在内存消耗高、存储空间浪费等问题。针对这种情况,分析学习资源的特点,设计两级Hadoop模式,优化学习资源存储策略,提出基于多层次Hadoop的学习资源云存储模型。并在实验室环境下搭建存储模型,对多类型的学习资源文件进行存储测试分析。分析结果表明,模型在存储空间、内存消耗和存储效率上较传统Hadoop模型有着明显的改善,适合海量学习资源的存储需求。
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：305152

[Hadoop] 基于关联规则挖掘的分布式小文件存储方法

说明： Hadoop分布式文件系统(HDFS)设计之初是针对大文件的处理,但无法高效地针对小文件进行存储,因此提出了一种基于关联规则挖掘的高效的小文件存储方法——ARMFS。ARMFS通过对Hadoop系统的审计日志进行关联规则挖掘,获得小文件间的关联性,通过文件合并算法将小文件合并存储至HDFS;在请求HDFS文件时,根据关联规则挖掘得到的高频访问表和预取机制表提出预取算法来进一步提高文件访问效率。实验结果表明,ARMFS方法明显提高了NameNode的内存使用效率,对于小文件的下载速度和访问效率的
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：927744

[Hadoop] 基于R和Hadoop的大规模数据主成分分析

说明： R软件具有强大的统计分析功能,Hadoop平台能够存储和处理TB级别以上的大规模数据,将R与Hadoop相结合,在目前阶段是一种比较好的处理分析大规模数据的方案。本文利用RHadoop项目中的rhdfs和rmr2两个包,以及Map Reduce编程模型,设计出能够针对大规模数据进行主成分分析的函数,并对纽约股票市场部分股票价格数据进行主成分分析,以验证其可行性。
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：1048576

[Hadoop] 一种基于MapReduce高效K-means并行算法

说明： 针对K-means算法对初值选取的依赖,收敛速度慢,聚类精度低,以及对海量数据的处理存在内存瓶颈的问题,提出一种基于MapReduce的高效K-means并行算法.该算法在MapReduce框架基础上,结合K选择排序算法进行并行采样,提高采样效率;采用基于样本预处理策略获取初始中心点;使用权值替换策略对迭代中心进行更新;此外,通过调整Hadoop集群,对算法的运行效率作出进一步提升.实验结果表明,该算法不仅具有良好的收敛性、准确率、加速比,算法性能也得到进一步改善.
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：990208

[Hadoop] 一种基于Hadoop的集群资源访问异常检测方法

说明： 针对分布式平台资源利用的特征,在集群局部资源利用密度异常情况检测技术的基础上,引入时间序列的检测方法,提出了一种对集群资源利用率呈现缓慢增长的异常情况进行检测的算法。最后通过某高校基于Hadoop服务器集群采集到的数据进行异常检测,验证了提出的基于最近邻结点资源异常检测方法的准确率和可行性。
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：392192

[Hadoop] 基于Hadoop大数据平台和无简并高维离散超混沌系统的加密

说明： 针对目前大数据环境中存在的数据安全问题,提出一种基于Hadoop大数据平台和无简并高维离散超混沌系统的加密算法.算法采用流密码对称加密方式,在Hadoop平台上读取存储于HDFS(Hadoop distributed file system)的大数据,进行分片处理和MapReduce编程后,用Map函数实现数据并行加密和解密,通过Reduce函数实现数据的合并操作并存储于HDFS.该算法具有较好的执行效率.与正李氏指数发生简并的低维混沌系统相比,无简并高维离散超混沌加密算法能提高系统安全性能,
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：1048576

[Hadoop] Hadoop平台在大数据处理中的应用研究

说明： 介绍Hadoop平台的基本概念,着重分析其中的HDFS和MapReduce这两种核心技术。详细描述Hadoop集群环境的搭建过程,将Hadoop应用到一个文件发布系统中,针对不同数量级的文件在集群数不等的情况下对文件上传操作进行耗时比较。实验结果表明,数据量越大,集群节点数越多,Hadoop集群处理数据的能力就越强。
<qq_28339273> 在 上传 | 大小：535552