google在大数据算法领域的开山之文

最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布
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#google #大数据 #hadoop #mapreduce

本文深入探讨了谷歌文件系统、Bigtable分布式存储系统以及MapReduce数据处理框架，介绍了这些关键技术在大规模集群上的应用。
大数据领域分布式存储的多副本一致性协议
AI天才研究院
05-27 483
在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，分布式存储系统成为处理海量数据的关键技术。分布式存储通过将数据分散存储在多个节点上，提高了系统的存储容量和读写性能。然而，为了保证数据的可靠性和可用性，通常会采用多副本存储策略，即同一数据会在多个节点上保存多个副本。但多副本存储带来了一个核心问题：如何保证这些副本之间的数据一致性。本文章的目的就是深入探讨大数据领域分布式存储中多副本一致性协议的相关技术，范围涵盖常见的一致性协议原理、算法实现、实际应用场景以及未来发展趋势等方面。
大数据领域数据科学与人工智能算法的融合创新
大数据洞察的博客
09-01 1173
在当今数字化时代，大数据呈现出爆炸式增长的态势，数据量之大、类型之复杂前所未见。数据科学旨在从海量、复杂的数据中提取有价值的信息和知识，而人工智能算法则致力于让计算机模拟人类的智能行为，实现自主学习和决策。本研究的目的在于深入探讨数据科学与人工智能算法在大数据领域的融合创新，挖掘这种融合所带来的潜力和价值。范围涵盖了数据科学和人工智能算法的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用案例以及未来发展趋势等多个方面。本文将按照以下结构展开：首先介绍核心概念与联系，明确数据科学和人工智能算法的基本定义和相互关系；
解密谷歌的大数据技术
Smile&搁浅
08-17 7031
解密谷歌的大数据技术   毫不夸张的说，google就是大数据时代的开拓者，google的大数据技术架构一直都是全球互联网企业争相学习和研究的重点，也为行业大数据技术的架构树立起了标杆。 　　下面就为大家解密google大数据技术架构: 　　一、谷歌的数据中心 　　谷歌目前建设了世界上最快最大的数据中心，这八个数据中心都距离加
大数据量，海量数据 处理方法总结
Blog of Tom Chao Zhou
08-27 1875
<br />收藏先<br /> <br />大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 <br /><br />下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 <br /><br />1.Bloom filter <br
Google大数据技术架构探秘
bingdata123的博客
04-13 6478
 Google是大数据时代的奠基者，其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点，也是行业大数据技术架构的标杆和示范。1、谷歌的数据中心　　谷歌已经建立了世界上最快、最强大、最高质量的数据中心，它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部，分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡，爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯，乔治亚州的道格拉斯郡，俄克拉荷马州的梅斯郡，北卡罗来纳州的勒努瓦，俄勒冈州的达尔斯；...
分布式计算在大数据领域的未来趋势展望
移动开发前沿的博客
11-21 1000
想象一下：你手机每天产生的照片、视频、聊天记录，全球70亿人每人每天产生500MB数据，这些数据如果堆在一起，相当于1000座珠穆朗玛峰那么"高"。如何"搬运"和"处理"这座数据大山？分布式计算就是让1000台"小卡车"同时工作，而不是让1台"大卡车"累死。用小学生能懂的语言解释分布式计算如何支撑大数据处理揭示当前技术瓶颈（如能耗过高、实时性不足）展望未来5-10年的关键发展方向（AI融合、边缘计算等）概念过山车：用故事理解核心概念（分布式计算、大数据5V特性等）原理实验室。
揭秘大数据领域数据服务的创新模式
操作系统内核探秘的博客
09-15 1458
随着全球数据量以每年约61%的速度增长（IDC 2023数据），数据已成为企业核心生产要素。传统数据服务（如离线报表、固定API接口）因响应慢、灵活性差、价值密度低，难以满足“实时决策、精准营销、智能风控”等新兴需求。本文聚焦大数据领域数据服务的创新模式，覆盖技术原理、架构设计、实战案例及未来趋势，为企业数据服务转型提供方法论与实践指引。背景：分析传统数据服务痛点与创新必要性核心概念：定义数据服务创新模式的技术边界技术架构：拆解云原生、实时计算等关键技术支撑。
大数据推荐系统在旅游行业的应用案例分享
AI大模型应用之禅
09-24 744
你有没有过这样的体验？打开旅游APP想找周末出行方案，首页立刻弹出“符合你偏好的古镇民宿+非遗体验”套餐；或者在搜索“三亚亲子游”后，APP不仅推荐了带儿童乐园的酒店，还附上了“住客常订的周边亲子景点”清单。这些“懂你的推荐”，背后是大数据推荐系统在扮演“私人旅行顾问”的角色。本文将从底层逻辑到实战案例如何用“用户画像”勾勒你的“旅行DNA”？推荐算法是怎样“猜中”你没说出口的需求？携程、飞猪等平台的推荐系统究竟藏着哪些“小心机”？
最全综述 | 图像分割算法
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03-05 3万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：AI算法与图像处理图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热...
聊聊大数据与人工智能
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
01-13 1506
关于数据 这些年人类生产的数据呈爆发式增长，从十几年前移动智能设备的兴起，到如今人们身上穿戴的各种传感器设备，都在24小时不断产生大量数据。这些数据包括文本、语音、图像、视频等等。 大数据 大数据这个词最早出现在20世纪90年代，当时只是用来描述数据量很大，但并没有给出明确的定义和概念意思。出现后没有受到多少人的关注，直到2012年后大数据得到了各行各业的关注重视，很多学科和行业都会涉及大数据，大...
对称美学-od
用来自己学习，复习
12-04 387
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1268
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 404
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
祝贺朱雀三号首飞成功入轨！国产时序数据库 IoTDB 助力火箭试验
qin_DB的博客
12-05 642
朱雀三号首飞成功入轨，为国家航天运力体系增添了一款性能先进、潜力巨大的新型主力火箭，补强了我国大运力、低成本、高频次进入空间的运载能力，精准响应了国家卫星互联网星座工程建设大规模组网的迫切需求。本次首飞任务不仅检验了朱雀三号总体方案、动力系统、飞控系统、结构与航电系统的正确性和可靠性，也获取了真实飞行状态下的大量关键工程参数。，带回了真实飞行条件下的重要工程参数，为后续型号优化设计、提升整体可靠性、实现子级回收及重复使用奠定了重要基础。每一次成功的首飞，都是无数次试验和无数条数据的积累。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 171
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
分布式锁实现方案Redis和Zookeeper对比实战
最新发布
在代码的世界里，每天进步1%
12-06 922
方案推荐场景学习原理Redisson生产环境首选强一致性要求互斥性：同一时刻只有一个客户端持有锁防死锁：客户端崩溃锁能自动释放可重入：同一线程可多次获取高可用：锁服务不能单点故障有问题评论区交流~
国产时序数据库哪个靠谱
weixin_43836476的博客
12-04 257
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时
Hive教程
士心凡
12-04 703
记得加EXTERNAL，记得定义分隔符ROW FORMAT，最重要的是一定要加。忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY替代。ORMAT，最重要的是**一定要加**。2. **写入 (Insert):** 忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。3. **查询 (Select):** 永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY` 替代。
RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障
喜欢炒股的码农
12-03 552
业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%
大数据算法在数据分析中的应用与价值挖掘
在大数据算法中，合理的数据结构选择可以极大提高算法的效率。例如，通过使用树状结构存储和检索数据，可以有效执行分类和搜索任务。此外，图结构有助于发现复杂数据间的关联关系，而哈希表等数据结构则可以优化数据...
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