说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容。 想来想去,还是应该穿插着一起做起来。 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点。 LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了。 大数据计划 正式开始有更新大数据 ...
这是一篇科普性质的文章,希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储 计算和分析等一系列庞杂的技术,但分布式计算一直是其核心,想要了解大数据技术,不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念,早在 年就被Google发布,经过十多年的发展,俨然已经成为了当前大数据生态的基石,可谓大数据技术之道,在于MapRedu ...
2019-10-24 08:48 0 881 推荐指数:
说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容。 想来想去,还是应该穿插着一起做起来。 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点。 LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了。 大数据计划 正式开始有更新大数据 ...
(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在 ...
介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++ ...
GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始的一个C++项目,这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning ...
Petuum是一个机器学习专用分布式计算框架,本文介绍其架构,并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server,NIPS 2013 重点探讨其核心内容SSP协议。 主要思想 ...
Spark是一个通用的分布式内存计算框架,本文主要研讨Spark的核心数据结构RDD的设计思路,及其在内存上的容错。内容基于论文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant ...
1、请简要介绍一下Hadoop、Spark、MPI三种计算框架的特点以及分别适用什么样的场景? Hadoop:基于分布式文件系统HDFS的分布式批处理计算框架,适用于数据量大、SPMD(单程序多数据)的应用 Spark:基于内存计算的并行计算框架,适用于需要迭代多轮计算的应用 MPI ...
分布式存储区别于集中式数据库存储,通过网络将海量数据存储到企业的各个数据节点(可能分布到不同的数据中心或机架上); 分布式存储需要考虑的问题 元数据管理 元数据是指数据本身的标识,通过元数据能很快的找到数据存储的位置,比如在分布式文件系统中,元数据是指文件的路径名+文件名;元数据 ...