张俊林的博客

节选自《大数据日知录：架构与算法》十四章，书籍目录在此        对于海量待挖掘数据，在分布式计算环境下，首先面临的问题就是如何将数据比较均匀地分配到不同的服务器上。对于非图数据来说，这个问题解决起来往往比较直观，因为记录之间独立无关联，所以对数据切分算法没有特别约束，只要机器负载尽可能均衡即可。由于图数据记录之间的强耦合性，如果数据分片不合理，不仅会造成机器之间负载不均衡，还会大量增加机器之

/* 版权声明：可以任意转载，转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/                 CopyMiddle: 张俊林                                     节选自《大数据日知录：架构与算法》十四章，书籍目录在此1.使用Mapreduce进行图计算          使用MapReduce框架来针对大规模图数据进行计算的研究工作相对较少，这主

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/* 版权声明：可以任意转载，转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/            author: 张俊林                                     节选自《大数据日知录：架构与算法》十四章，书籍目录在此     对于离线挖掘类图计算而言，目前已经涌现出众多各方面表现优秀而各具特点的实际系统，典型的比如Pregel、Giraph、Hama、PowerG

节选自《大数据日知录：架构与算法》十四章，书籍目录在此, Pregel是Google提出的大规模分布式图计算平台，专门用来解决网页链接分析、社交数据挖掘等实际应用中涉及的大规模分布式图计算问题。

4目录编辑第0 章 当谈论大数据时我们在谈什么................ 10.1 大数据是什么.......................... 20.2 大数据之翼：技术范型转换......................................... 40.3 大数据商业炼金术................................ 6

本文介绍了分布式系统维护数据一致性中非常重要且基础的技术Paxos协议的基本原理。