說在前面 之前一段時間想着把 LeetCode 每個專題完結之后,就開始着手大數據和算法的內容。 想來想去,還是應該穿插着一起做起來。 畢竟,如果只寫一類的話,如果遇到其他方面,一定會遺漏一些重要的點。 LeetCode 專題復盤,已經進行了一大半了。 大數據計划 正式開始有更新大數據 ...
這是一篇科普性質的文章,希望能過用一個通俗易懂的例子給非計算機專業背景的朋友講清楚大數據分布式計算技術。大數據技術雖然包含存儲 計算和分析等一系列龐雜的技術,但分布式計算一直是其核心,想要了解大數據技術,不妨從MapReduce分布式計算模型開始。該理論模型並不是什么新理念,早在 年就被Google發布,經過十多年的發展,儼然已經成為了當前大數據生態的基石,可謂大數據技術之道,在於MapRedu ...
2019-10-24 08:48 0 881 推薦指數:
說在前面 之前一段時間想着把 LeetCode 每個專題完結之后,就開始着手大數據和算法的內容。 想來想去,還是應該穿插着一起做起來。 畢竟,如果只寫一類的話,如果遇到其他方面,一定會遺漏一些重要的點。 LeetCode 專題復盤,已經進行了一大半了。 大數據計划 正式開始有更新大數據 ...
(C++)在Spark(Scala)上的重寫及優化,跟其他分布式圖計算框架相比,GraphX最大的貢獻是,在 ...
介紹 Google Cloud Dataflow是一種構建、管理和優化復雜數據處理流水線的方法,集成了許多內部技術,如用於數據高效並行化處理的Flume和具有良好容錯機制流處理的MillWheel。Dataflow當前的API還只有Java版本(其實Flume本身是提供Java/C++ ...
GraphLab是一個面向大規模機器學習/圖計算的分布式內存計算框架,由CMU在2009年開始的一個C++項目,這里的內容是基於論文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning ...
Petuum是一個機器學習專用分布式計算框架,本文介紹其架構,並基於文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server,NIPS 2013 重點探討其核心內容SSP協議。 主要思想 ...
Spark是一個通用的分布式內存計算框架,本文主要研討Spark的核心數據結構RDD的設計思路,及其在內存上的容錯。內容基於論文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant ...
1、請簡要介紹一下Hadoop、Spark、MPI三種計算框架的特點以及分別適用什么樣的場景? Hadoop:基於分布式文件系統HDFS的分布式批處理計算框架,適用於數據量大、SPMD(單程序多數據)的應用 Spark:基於內存計算的並行計算框架,適用於需要迭代多輪計算的應用 MPI ...
分布式存儲區別於集中式數據庫存儲,通過網絡將海量數據存儲到企業的各個數據節點(可能分布到不同的數據中心或機架上); 分布式存儲需要考慮的問題 元數據管理 元數據是指數據本身的標識,通過元數據能很快的找到數據存儲的位置,比如在分布式文件系統中,元數據是指文件的路徑名+文件名;元數據 ...