注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Hadoop分布式文件系统的模型分析

  2. Hadoop分布式文件系统是遵循Google文件系统原理进行开发和实现的，受到r业界极已被广泛应用。鉴于当前缺乏从系统设计理论的角度对其开展的相关研究，本文从Hadoop分布文件系统架构的建模人手．通过对模型各组成部分进行分析．并将其与传统的分布式文件系统进行比较。总结出Hadoop分布式文件系统具有的海量、高可扩展性、高可靠性、高性能等面向云计领域应用的霞要特征。本文有助于研究者系统、深入地研究Hadoop分布式文件系统的设计与现。并为云计算背景下的分布式文件系统设计提供雨要的参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-03
    • 文件大小：408kb
    • 提供者：cool_time

  1. 基于hadoop的搜索引擎用户行为分析.pdf

  2. hadoop 搜索引擎 用户行为分析 基于hadoop的搜索引擎用户行为分析,采用分布式文件系统和并行计算模型支撑海量日志文件的处理.

  3. 所属分类：群集服务

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：712kb
    • 提供者：welkinzz

  1. 走近去计算 王鹏

  2. 第一篇 云计算基础 　　 第1章 从历史中走过来的云计算 　　 1.1 朴素的计算机 　　 1.1.1 算筹 　　 1.1.2 象形文字民族的计算工具——算盘 　　 1.1.3 符号文字民族的计算工具——计算尺 　　 1.2 计算技术的第一次触电 　　 1.2.1 第一台电子计算机的诞生 　　 1.2.2 计算机的特效减肥药——晶体管 　　 1.2.3 现代计算机腾飞的翅膀——集成电路 　　 1.3 计算机飞入寻常百姓家 　　 1.3.1 破茧而出的新生——微机 　　 1.3.2 给计算机嵌入

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-27
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：jason819

  1. 基于云计算的海量宽带业务运营数据分析系统

  2. Hadoop 是Google MapReduce的一个Java开源软件实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同Java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce运行时系统会解决输入数据的并行分发，跨越机器集群的程序执行调度，处理服务器的失效，并且管理机器之间的通信请求。MapReduce计算框架允许程序员可以不需要并行处理或者分布式计算系统的编程经验，就可以利用超大规模的分布式系统资源处理问题。Cloudbase

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-21
    • 文件大小：580kb
    • 提供者：hahadadao

  1. Hadoop分布式文件系统的模型分析

  2. Hadoop分布式文件系统的模型分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-15
    • 文件大小：452kb
    • 提供者：heiiolai

  1. 大数据分析的分布式MOLAP技术

  2. 数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,学界和业界广泛采用分布式文件 系统和 MapReduce 编程模型来应对这一挑战.提出了大数据环境中一种基于 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和 MapReduce 编程模型的分布式 MOLAP 技术,称为 DOLAP(distributed OLAP).DOLAP 采用一种特殊的多维模型完 成维和度量的映射;采用维编码和遍历算法实现维层次上的上卷下钻操作;采用数据分块和线性化算法将维和度量 保存在分布式文件系统中;采用数据块

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28551979

  1. Hadoop分布式文件系统的模型分析

  2. Hadoop分布式文件系统的模型分析，Hadoop 分布式文件系统是遵循Google 文件系统原理进行开发和实现的，受到了业界极大关注，并 已被广泛应用。 鉴于当前缺乏从系统设计理论的角度对其开展的相关研究，本文从 Hadoop 分布式 文件系统架构的建模入手，通过对模型各组成部分进行分析，并将其与传统的分布式文件系统进 行比较，总结出 Hadoop 分布式文件系统具有的海量、高可扩展性、高可靠性、高性能等面向云计算 领域应用的重要特征。 本文有助于研究者系统、 深入地研究 Hadoop 分布

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-12-24
    • 文件大小：452kb
    • 提供者：wzy_168

  1. 深入云计算：Hadoop源代码分析 第2版 修订版

  2. 第1章 Hadoop的简介和安装 第2章 HDFS架构和分布式文件系统 第3章 Hadoop分布式文件系统和HDFS的具体实现 第4章 NameNode的实现 第5章 DataNode的实现 第6章 Hadoop的IO 第7章 MapReduce的输入和输出 第8章 Hadoop中的Context和ID 第9章 Hadoop的计算模型MapReduce 第10章 JobClient的执行过程分析 第11章 JobTracker的执行过程分析 第12章 Hadoop的作业调度器 第13章 Tas

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-01-06
    • 文件大小：170mb
    • 提供者：chowmin3410

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现

  2. 随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：sunearlier

  1. 基于Hadoop企业私有云存储平台的构建

  2. 针对企业级用户面临文件和数据量的指数级增长,现有的文件存储设施不能适应业务增长问题,提出基于Hadoop构建企业私有云存储平台,通过采用Linux集群技术、分布式文件系统和云计算框架,实现海量数据存储和高速数据处理业务。比较了私有云存储和传统存储模式,分析了私有云存储技术优势和可行性,提出企业私有云存储架构模型。分析结果表明:企业私有云存储平台适用于关键业务应用、在线事务处理,满足企业对海量数据存储、数据规模易扩展性的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：961kb
    • 提供者：weixin_38600460

  1. 详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：280kb
    • 提供者：weixin_38745361

  1. hbase基本介绍

  2. 本文主要简单的介绍一下hbase数据库，主要是基本模型，与关系数据库的不同，主要应用场景。本文并未涉及hbase数据库的安装，具体安装过程网上都比较详细，也可参考《hbase权威指南》hbase是google公司bigtable的开源实现，hbase基于hadoop的hdfs主要是对hadoop分布式文件系统hdfs的有效补充。因为hdfs存在存储大量小文件效率低下（小文件太对存储文件的原信息就多，造成namenode效率低下），同时还有效的解决了hdfs的不便随机存储问题。hbase可应用与在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：437kb
    • 提供者：weixin_38739837

  1. 知识分享：详解Hadoop核心架构

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：359kb
    • 提供者：weixin_38508549

  1. 知识分享：详解Hadoop核心架构

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：359kb
    • 提供者：weixin_38535428

  1. hbase基本介绍

  2. 本文主要简单的介绍一下hbase数据库，主要是基本模型，与关系数据库的不同，主要应用场景。本文并未涉及hbase数据库的安装，具体安装过程网上都比较详细，也可参考《hbase权威指南》hbase是google公司bigtable的开源实现，hbase基于hadoop的hdfs主要是对hadoop分布式文件系统hdfs的有效补充。因为hdfs存在存储大量小文件效率低下（小文件太对存储文件的原信息就多，造成namenode效率低下），同时还有效的解决了hdfs的不便随机存储问题。hbase可应用与在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：437kb
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：280kb
    • 提供者：weixin_38744902

  1. 基于云计算和Hadoop的网络舆情监控系统设计

  2. 针对我国大学生群体的舆情管理需求，文中设计了功能完备的舆情信息监控系统。该系统由数据采集、数据处理、话题发现、舆情分析四个模块组成。基于Hadoop技术设计了系统的数据采集和数据处理模块，架构了数据存储的Hdfs分布式文件管理体系，实现了舆情数据信息的高效存储；使用云计算中的MapReduce编程模型和语义分析算法实现了话题发现与舆情分析模块，从而完成对舆情数据信息的分析。经测试，该系统运行稳定、数据分析精准且便于部署，可以实现舆情监控管理的需求。

  3. 所属分类：其它

  1. Hadoop分布式文件系统的模型分析

  2. Hadoop分布式文件系统是遵循Google文件系统原理进行开发和实现的，受到了业界极大关注，并已被广泛应用。鉴于当前缺乏从系统设计理论的角度对其开展的相关研究，本文从Hadoop分布式文件系统架构的建模入手，通过对模型各组成部分进行分析，并将其与传统的分布式文件系统进行比较，总结出Hadoop分布式文件系统具有的海量、高可扩展性、高可靠性、高性能等面向云计算领域应用的重要特征。本文有助于研究者系统、深入地研究Hadoop分布式文件系统的设计与实现，并为云计算背景下的分布式文件系统设计提供重要的

  3. 所属分类：其它

  1. 基于星火的高光谱数据的分布式并行端元提取

  2. 由于遥感高光谱数据的尺寸和数量不断增加，用于大型高光谱图像分析方法的加速技术的发展是一个非常重要的挑战。 云计算提供了高光谱数据集的分布式处理的许多可能性。 本文提出了一种基于迭代误差分析的分布式并行并行端元提取方法，该方法利用云计算原理对大量高光谱数据进行有效处理。 所提出的方法利用MapReduce编程模型，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Apache Spark等技术来实现分布式并行实现以实现高光谱端成员提取，从而显着加快了高光谱处理的计算速度，并提供了对大型高光谱数据的高吞吐量访

  3. 所属分类：其它

« 12 »