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ieee-hadoop下载
weixin_39821620
2019-07-20 10:00:25
这时了解hadoop的最佳ieee文献,其中阐述了hdfs的架构,即小文件处理方式。hadoop采用java程序。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/wuhemeng/3517873?utm_source=bbsseo
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这时了解hadoop的最佳ieee文献,其中阐述了hdfs的架构,即小文件处理方式。hadoop采用java程序。 相关下载链接://download.csdn.net/download/wuhemeng/3517873?utm_source=bbsseo
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ieee
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hadoop
这时了解
hadoop
的最佳
ieee
文献,其中阐述了hdfs的架构,即小文件处理方式。
hadoop
采用java程序。
Naive-Bayes-Classifier-
Hadoop
朴素贝叶斯分类器-
Hadoop
Owner: Liu Email: 这是用于电影评论的朴素贝叶斯分类器的
hadoop
实现,用于论文“使用朴素贝叶斯分类器进行大数据分析的可扩展情感分类”出现在 2013 年
IEEE
大数据国际会议(Big 2013 年数据)。 如果您在研究中使用此代码,请引用以下论文。 @INPROCEEDINGS{6691740, author={Bingwei Liu and Blasch, E. and Yu Chen and Dan Shen and Genshe Chen}, booktitle={Big Data, 2013
IEEE
International Conference on}, title={Scalable Emotion Classification for Big Data analysis using Na #x00EF;ve
大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
.pptx
大数据处理平台
Hadoop
Friday, December 23, 2022 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第1页。
Hadoop
—大数据时代的火种 摩尔定律 1965年4月19日,仙童半导体公司工程师,后来创建英特尔供的戈登。摩尔在著名的《电子学》杂志(Electonic Magazine)发表文章,语言半导体芯片上集成的晶体管和电阻的数量将每年增加1倍。 10年后,摩尔在
IEEE
国际电子组件大会上将他的语言修正为半导体芯片上集成的晶体管和电阻的数量将每两年增加1倍。 这个语言见证了半导体行业半个世纪的飞速发展,并见证了以此为基础的IT产业的蓬勃发展。 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第2页。 摩尔定律 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第3页。 大数据发展的驱动力 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第4页。 Google解决大数据计算问题的方法 面对爆炸式增长的数据,如何从海量的数据中找到自己想要的信息 Google三大神器 具备海量数据存储和访问的分布式文件系统 GFS 简洁高效的并行计算编程模型 MapReduce 支持海量结构化数据管理的BigTable 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
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全文共27页,当前为第5页。
Hadoop
的由来和发展 2003年Google发表了关于云计算核心技术的GFS论文 Apache开源项目Nutch搜索引擎的开发者Doug Cutting, 正面临如何将其架构扩展到处理数十亿网页的规模 他们意识到GFS的技术可以帮助他们解决Nutch抓取网页和建立索引的过程中产生的大量文件的问题 2004年编写了开源的类似的系统NDFS 2004年Google发表了另一核心技术MapReduce的论文,他们将Nutch的主要算法移植到MapReduce和NDFS上 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
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全文共27页,当前为第6页。
Hadoop
的由来和发展 Yahoo发现GFS和MapReduce的巨大潜力,将Doug Cutting招入公司,并成立了专门的团队 Nutch项目的分布式运算部分被单独剥离出来,成为Apache的一个子项目
Hadoop
Hadoop
项目的名称来源于Doug Cutting儿子的一个黄色的大象玩具 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
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全文共27页,当前为第7页。
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的由来和发展
Hadoop
项目的目标是建立一个能够对海量数据进行可靠的分布式处理的可扩展开源框架。 Google GFS MapReduce BigTable
Hadoop
HDFS MapReduce HBase 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
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全文共27页,当前为第8页。
Hadoop
的发展历程 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第9页。
Hadoop
的特性
Hadoop
是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可扩展的方式进行处理的,它具有以下几个方面的特性: 支持超大文件 快速应对硬件故障 流式数据访问 高容错性 简化的一致性模型 硬件成本低 大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第10页。
Hadoop
的应用现状
Hadoop
凭借其突出的优势,已经在各个领域得到了广泛的应用,而互联网领域是其应用的主阵地
Hadoop
被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 几乎所有主流厂商都围绕
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提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务,如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等,都支持
Hadoop
大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台
Hadoop
全文共27页,当前为第11页。 Apache
Hadoop
版本演变 Apache
Hadoop
版本分为两代,我们将第一代
Hadoop
称为
Hadoop
1.0,第二代
Hadoop
称为
Hadoop
2.0 第一代
Hadoop
包含三个大版本,分别是0.20.x,0.21.x和0.22.x,其中,0.20.x最后演化成1.0.x,变成了稳定版,而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的重大特性 第二代
Hadoop
包含两个版本,分别是0.23.x和2.x,它们完全不同于
Hadoop
1.0,是一套全新的架构,均包含HDFS Federation和YARN两个系统,相比于0.23.x,2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibil
kudu-plus:kudu可视化工具
kudu-plus kudu可视化工具 Kudu是为Apache
Hadoop
平台开发的列式数据库。Kudu拥有
Hadoop
生态系统应用程序的常见技术属性:它可以商用硬件上运行,可横向扩展,并支持高可用性操作。 kudu-plus是什么 kudu-plus是可视化管理kudu的工具,由于kudu虽然是列式数据库,但是可以表达成关系数据库类似的表和字段等信息,某种情况下通过可视化管理更加轻松。kuduplus包括对表和数据的操作约束,可以帮助更好的理解kudu。本工具可用于学习和测试等。 kudu基础 kudu列类型 布尔 8位有符号整数 16位有符号整数 32位有符号整数 64位有符号整数 unixtime_micros(Unix时代以来的64位微秒) 单精度(32位)
IEEE
-754浮点数 双精度(64位)
IEEE
-754浮点数 十进制(详见十进制类型) UTF-8编码字符串(最多64K
Hadoop
架构下基于分布式粒子群算法的骨架网络重构方法
大停电后网络重构阶段的主要目的是通过黑启动电源给失电厂站送电并建立一个稳定的网架,为下一阶段负荷的全面恢复奠定基础。针对确定网络重构阶段的最优目标网架问题,提出一种骨架网络重构方法。该方法首先综合考虑节点、支路在网络中的影响力,具体指以节点重要度、支路重要度分别表征网络中电源与负荷节点的重要程度、网络中各支路对与之相连节点的支撑作用及其在网络中的影响力;同时,为降低重构过程中出现故障的风险和加快后期负荷的全面恢复,提出节点聚集度指标,以表征重构网架的覆盖均匀程度;其次,考虑到大规模骨架网络重构问题属于高维优化的范畴,单机版算法求解高维优化问题时计算效率低,为此提出一种基于
Hadoop
平台的分布式粒子群算法,该算法利用集群的计算和存储能力求解高维问题时能够显著提高计算效率;最后,以
IEEE
30、57和300节点标准系统为例验证所提网络重构方法的有效性。
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