大数据在不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题。本课程试图简要介绍大数据计算中涉及到的基本算法设计方法。适用于大数据研究与开发人员，也适用于数据科学爱好者。 大数据算法这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想，包括概率算法、I/O有效算法和并行算法，让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，并且以最新的研究成果为导向，让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习，同学可以掌握大数据算法设计的基本思想，掌握大数据算

该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排；而溢出文件的合并使用的则是归并；在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并；最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法，这都在MapReduce内部使用的排序算法，学习Hadoop的必须