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google大数据三大论文-中文版-英文版今天查找分布式计算的有关资料，发现Google的三大核心技术MapReduce、GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文，更巧的是，这三篇中译版的原发地都是CSDN的Blog。
MapReduce依赖map和reducetask的原子提交（atomiccommit）以实现故障时的数据一致性。.每个in-process的任务都将输出写入私有临时文件。.reduce和map任务都会产生这样的文件。.当一个map任务完成时，workers向master发送一条消息，并在消息中包含R个临时文件的名称...
基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究.李秋虹.【摘要】：网络技术的快速发展和信息共享系统的大量应用催生了大数据时代的来临,很多传统的基于单机的数据挖掘算法已经无法满足大数据的挖掘需求,如何进行高效的并行的数据挖掘成为当前研究的热点...
基于MapReduce的医疗临床大数据筛选机制研究与应用.【摘要】：临床医疗数据的筛选查询是医学工作的重要内容,是数据处理、数据查询技术在医疗领域的重要应用。.有效的筛选方法和查询机制有助于医疗数据的挖掘利用,支撑信息统计、个性化医疗、决策辅助...
摘要：本文通过对基于Hadoop平台的电力行业大数据分析技术研究，构建了结构化和非结构化数据抽取模型，及基于map/reduce的数据分析模型。实现发电、输电、变电、配电、用电等各环节数据的共享融合，在数据挖掘分析上由原来的点状分析...
1、超10篇必读经典论文精讲.从最经典的Google三驾马车：GFS、MapReduce和Bigtable这三篇「经典论文」开始讲起，帮你理解大数据系统面对的主要挑战，以及应对这些挑战的架构设计方法。.进一步地，带你一起来看大数据系统依赖的分布式锁Chubby、序列化和RPC...
大数据技术的主要特点，也可以概括为四点。第一，开源软件得到了广泛的关注和应用。当前，开源项目以及产品主导着大数据市场，用来进行数据挖掘以及可视化的软件环境等开源软件占据了大数据领域的重要地位。
【论文摘要】传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题，研究了基于大数据技术的日志分析方案，即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作；建立了一个分层的网络日志分析系统：Syslog完成日志采集，Hadoop负责分布式存储和并行
基于hadoop海量数据分析系统设计与实现毕业论文,hadoop毕业论文,hadoop海量数据处理,hadoop海量小文件,hadoop生态系统,hadoop生态系统图,hadoop日志分析系统,hadoop分布式文件系统,hadoop文件系统
如果google对这两个技术不开放出来的话，它的影响力也不会很大，可能很多人就不会知道这两个技术，但是google分别在2003年和2004年将这两个技术以论文的方式发布出来了，从而奠定开源大数据技术的发展，也就是我们现在免费使用的大数据技术(Hadoop...
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MapReduce依赖map和reducetask的原子提交（atomiccommit）以实现故障时的数据一致性。.每个in-process的任务都将输出写入私有临时文件。.reduce和map任务都会产生这样的文件。.当一个map任务完成时，workers向master发送一条消息，并在消息中包含R个临时文件的名称...
基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究.李秋虹.【摘要】：网络技术的快速发展和信息共享系统的大量应用催生了大数据时代的来临,很多传统的基于单机的数据挖掘算法已经无法满足大数据的挖掘需求,如何进行高效的并行的数据挖掘成为当前研究的热点...
基于MapReduce的医疗临床大数据筛选机制研究与应用.【摘要】：临床医疗数据的筛选查询是医学工作的重要内容,是数据处理、数据查询技术在医疗领域的重要应用。.有效的筛选方法和查询机制有助于医疗数据的挖掘利用,支撑信息统计、个性化医疗、决策辅助...
摘要：本文通过对基于Hadoop平台的电力行业大数据分析技术研究，构建了结构化和非结构化数据抽取模型，及基于map/reduce的数据分析模型。实现发电、输电、变电、配电、用电等各环节数据的共享融合，在数据挖掘分析上由原来的点状分析...
1、超10篇必读经典论文精讲.从最经典的Google三驾马车：GFS、MapReduce和Bigtable这三篇「经典论文」开始讲起，帮你理解大数据系统面对的主要挑战，以及应对这些挑战的架构设计方法。.进一步地，带你一起来看大数据系统依赖的分布式锁Chubby、序列化和RPC...
大数据技术的主要特点，也可以概括为四点。第一，开源软件得到了广泛的关注和应用。当前，开源项目以及产品主导着大数据市场，用来进行数据挖掘以及可视化的软件环境等开源软件占据了大数据领域的重要地位。
【论文摘要】传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题，研究了基于大数据技术的日志分析方案，即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作；建立了一个分层的网络日志分析系统：Syslog完成日志采集，Hadoop负责分布式存储和并行
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