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因而,本文针对构建低冗余度高可靠性海量数据存储系统的关键问题,在总结了当今数据可靠性增强理论和海量数据存储系统基本架构的基础上,对高性能数据容删数据布局算法以及高可靠性存储架构等方面进行了深入的研究,取得了一定的进展,具体如下:1.针对已在...
NOSQL数据库在海量数据存储中的研究与应用数据,存储,海量,存储与,海量数据,应用,NoSQL,与应用,在海量存储,海量数据的SEARCHmAPPLICATIONOFNOSQLDATABASETECHNOLOGYINMASSDATASTORAGEADissertationSubmittedSoutheastUniversityForAcademicDegreeEngineeringBYYangKunSupervisedbySupervisedProf．LiuYa．JunSchool…
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
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>分布式存储和并行计算算法与海量数据分析-摘要软件学院王为为指导教师霍华>本文只是论文摘要，点击此处可以访问论文正文。摘要：本文主要分为两个大模块，理论研究和实际应用。通过对...
列式存储（Column-orientedStorage）并不是一项新技术，最早可以追溯到1983年的论文Cantor。然而，受限于早期的硬件条件和使用场景，主流的事务型数据库（OLTP）大多采用行式存储，直到近几年分析型数据库（OL…
浅析MongoDB数据库的海量数据存储应用.【摘要】当今已进入大数据时代，特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展，传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求。.随着NoSQL数据库的不断发展和…
摘要：论文主要是致力于海量数据处理技术的研究与应用,涉及到相关的海量数据存储,海量数据文件系统,海量数据检索,海量数据运算,数据可信度方法验证反馈等内容.同时本论文深入地探讨与研究了日前互联网最为热门及最具发展潜力的SNS网络,比如社交网络,微博等,并将相关的海量数据处理技术...
物联网海量异构数据存储与共享策略的探究.摘要：基于场景内的物联信息结构及系统分析，本文通过在智能交通场景内（公路、桥梁、公交、停车场等）物联网技术能够自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”的应用，以及在智能建筑场景内（绿色照明...
有关纠删码改进技术的阐述，读者可参阅来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成的论文《XORingElephants:面向大数据的新型纠删码技术【28】》（注：文献【28】的作者开发了纠删码家族的新成员——基于XOR的本地副本存储LRC，该技术是面向
什么是大数据？大数据核心的问题有：1、海量数据如何存储？2、海量数据如何计算？大数据解决了以上两个问题。举两个例子：1、大型电商网站的商品推荐，海量的历史的售卖数据如何存储？如何从海量的历史售卖数据中计算出盈利最大化的数据推荐给用户？
因而,本文针对构建低冗余度高可靠性海量数据存储系统的关键问题,在总结了当今数据可靠性增强理论和海量数据存储系统基本架构的基础上,对高性能数据容删数据布局算法以及高可靠性存储架构等方面进行了深入的研究,取得了一定的进展,具体如下:1.针对已在...
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浅析MongoDB数据库的海量数据存储应用.【摘要】当今已进入大数据时代，特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展，传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求。.随着NoSQL数据库的不断发展和…
摘要：论文主要是致力于海量数据处理技术的研究与应用,涉及到相关的海量数据存储,海量数据文件系统,海量数据检索,海量数据运算,数据可信度方法验证反馈等内容.同时本论文深入地探讨与研究了日前互联网最为热门及最具发展潜力的SNS网络,比如社交网络,微博等,并将相关的海量数据处理技术...
物联网海量异构数据存储与共享策略的探究.摘要：基于场景内的物联信息结构及系统分析，本文通过在智能交通场景内（公路、桥梁、公交、停车场等）物联网技术能够自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”的应用，以及在智能建筑场景内（绿色照明...
有关纠删码改进技术的阐述，读者可参阅来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成的论文《XORingElephants:面向大数据的新型纠删码技术【28】》（注：文献【28】的作者开发了纠删码家族的新成员——基于XOR的本地副本存储LRC，该技术是面向
什么是大数据？大数据核心的问题有：1、海量数据如何存储？2、海量数据如何计算？大数据解决了以上两个问题。举两个例子：1、大型电商网站的商品推荐，海量的历史的售卖数据如何存储？如何从海量的历史售卖数据中计算出盈利最大化的数据推荐给用户？
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