海量数据分析：sawzall并行处理.pdf

海量数据分析：Sawzall并行处理.doc PAGE 1 ? 第 PAGE 2 页 ? 第 PAGE 1 页 Sawzall 海量数据分析：Sawzall并行处理 收件人：发件人：崮山路上走9遍抄送：日期： CREATEDATE \@ yyyy-MM-dd \* MERGEFORMAT 2005-07-22 关于： Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall 作者 Rob Pike, Sean Dorward, Robert Griesemer, Sean Quinlan Google, Inc. (Draft submitted to Scienti

2019-03-31 约2.58万字 21页立即下载

海量数据分析Sawzall并行处理.doc 海量数据分析:Sawzall并行处理 Google的工程师为了方便内部人员使用MapReduce,研发了一种名为Sawzall的DSL,同时Hadoop也推出了类似Sawzall的Pig语言,但在语法上面有一定的区别。今天就给大家贴一下Sawall的论文,值得注意的是其第一作者是UNIX大师之一(Rob Pike)。原文地址,并在这里谢谢译者崮山路上走9遍。概要超大量的数据往往会采用一种平面的正则结构,存放于跨越多个计算机的多个磁盘上。这方面的例子包括了电话通话记录,网络日志,web文档库等等。只要这些超大量的数据集不能装在单个关系数据库里边的时候,传统的数据库技术对于研究这些超

2016-09-05 约字 26页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch.01技术分析.ppt * MPI并行程序设计 MPI编程示例消息传递MPI编程示例1 #include stdio.h #include mpi.hint main(int argc, char** argv){int myid,numprocs, source;MPI_Status status; char message[100];MPI_Init(argc, argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs);if (myid ！= 0) /* 其他进程，向0进程

2016-04-24 约字 90页立即下载

MapReduce海量数据并行处理总结.doc MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度并行计算技术的分类有哪些主要的并行计算分类方法？按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 2)按并行类型 3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 SISD：单指令单数据流

2015-07-24 约4.71万字 82页立即下载

MapReduce海量数据并行处理总结.doc MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度并行计算技术的分类有哪些主要的并行计算分类方法？按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 2)按并行类型 3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 SISD：单指令单数据流

2020-03-23 约2.92万字 70页立即下载

MapReduce海量数据并行处理总结..doc MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度并行计算技术的分类有哪些主要的并行计算分类方法？按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 2)按并行类型 3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 SISD：单指令单数据流

2016-02-03 约4.71万字 82页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch..ppt * MPI并行程序设计 MPI编程示例消息传递MPI编程示例1 #include stdio.h #include mpi.hint main(int argc, char** argv){int myid,numprocs, source;MPI_Status status; char message[100];MPI_Init(argc, argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs);if (myid ！= 0) /* 其他进程，向0进程

2016-02-02 约2.59万字 90页立即下载

mapreduce海量数据并行处理总结.pdf MapReduce 海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2

2021-03-18 约3.93万字 70页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch.03.ppt Google GFS的基本构架和工作原理数据访问工作过程特点：应用程序访问具体数据时部需要经过GFS Master，因此，避免了Master成为访问瓶颈并发访问：由于一个大数据会存储在不同的ChunkServer中，应用程序可实现并发访问 Google GFS的基本构架和工作原理 GFS的系统管理技术大规模集群安装技术：如何在一个成千上万个节点的集群上迅速部署GFS，升级管理和维护等故障检测技术：GFS是构建在不可靠的廉价计算机之上的文件系统，节点数多，故障频繁，如何快速检测、定位、恢复或隔离故障节点节点动态加入技术：当新的节点加入时，需要能自动安装和部署GFS 节能技术：服务器的

2017-12-29 约8.73千字 44页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch2..ppt 失效被认为是常态 Assume failures are common MapReduce集群中使用大量的低端服务器(Google目前在全球共使用百万台以上的服务器节点),因此，节点硬件失效和软件出错是常态，因而：一个良好设计、具有容错性的并行计算系统不能因为节点失效而影响计算服务的质量，任何节点失效都不应当导致结果的不一致或不确定性；任何一个节点失效时，其它节点要能够无缝接管失效节点的计算任务；当失效节点恢复后应能自动无缝加入集群，而不需要管理员人工进行系统配置 MapReduce并行计算软件框架使用了多种有效的机制，如节点自动重启技术，使集群和计算框架具有对付节点失效的健壮性

2016-01-31 约1.14万字 36页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch.01.ppt * MPI并行程序设计 MPI编程示例消息传递MPI编程示例1 #include stdio.h #include mpi.hint main(int argc, char** argv){int myid,numprocs, source;MPI_Status status; char message[100];MPI_Init(argc, argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs);if (myid ！= 0) /* 其他进程，向0进程

2016-01-04 约2.59万字 90页立即下载

MapReduce海量数据并行处理ch.05.ppt 集群分布方式下远程提交作业 1. 本地完成程序编写和调试在自己本地安装了单机或伪分布Hadoop系统的机器上，完成程序编写和调试 2.创建用户账户为了能访问Hadoop集群提交作业，需要为每个程序用户创建一个账户，获取用户名、密码等信息。集群分布方式下远程提交作业 3.将数据和程序传送到Hadoop集群准备好数据和程序目录例如： me@local:~/workspace$ ls -R wordcount wordcount: wordcount.jar wordco

2019-10-11 约1.43万字 57页立即下载

张晓东解析并行处理在大数据分析中所面对的挑战.pdf 并行处理在大数据分析中所面对的挑战张晓东美国俄亥俄州立大学合作单位美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系 Facebook 数据管理系统团队美国埃默里大学医学院（Emory University ）中科院计算所

2018-04-05 约4.32万字 50页立即下载

海量遥感数据的高可靠并行处理方法.pdf

2015-08-15 约1.08万字 5页立即下载

MapReduce海量数据并行处理研究报告.doc MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度并行计算技术的分类有哪些主要的并行计算分类方法？按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 2)按并行类型 3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 SISD：单指令单数据流

2016-11-27 约4.71万字 82页立即下载