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搜索资源列表

  1. mapgis6.7全功能虚拟狗

  2. MAPGIS 是武汉中地数码科技有限公司开发的，新一代面向网络超大型分布式地理信息系统基础软件平台。 　　系统采用面向服务的设计思想、多层体系结构，实现了面向空间实体及其关系的数据组织、高效海量空间数据的存储与索引、大尺度多维动态空间信息数据库、三维实体建模和分析，具有TB级空间数据处理能力、可以支持局域和广域网络环境下空间数据的分布式计算、支持分布式空间信息分发与共享、网络化空间信息服务，能够支持海量、分布式的国家空间基础设施建设。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-24
    • 文件大小：12288
    • 提供者：gis04207

  1. Taobao oceanbase代码

  2. //供学习用，禁止用于商业用途。 2012.04.20 　　OceanBase解决什么问题 　　许多公司的核心资产是各种各样的商业数据，例如淘宝的商品、交易、订单、购物爱好等等，这些数据通常是结构化的，并且数据之间存在各种各样的关联，传统的关系数据库曾经是这些数据的最佳载体。然而，随着业务的快速发展，这些数据急剧膨胀，记录数从几千万条增加到数十亿条，数据量从百GB增加到数TB，未来还可能增加到数千亿条和数百TB，传统的关系型数据库已经无法承担如此海量的数据。OceanBase解决不断增加的结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：mipmap

  1. 实战Hadoop：开启通向云计算的捷径

  2. 第1章 神奇的大象——Hadoop 1.1 初识神象 1.2 Hadoop初体验 1.2.1 了解Hadoop的构架 1.2.2 查看Hadoop活动 1.3 Hadoop族群 1.4 Hadoop安装 1.4.1 在Linux系统中安装Hadoop 1.4.2 在Windows系统中安装Hadoop 1.4.3 站在象背上说“hello” 1.4.4 Eclipse下的Hadoop应用开发 参考文献 第2章 HDFS——不怕故障的海量存储 2.1 开源的GFS——HDFS 2.1.1 设计前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-31
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：jsntghf

  1. RHadoop云计算服务器集群架构指南

  2. RHadoop是运行R语言的Hadoop分布式计算平台的简称。要认识Rhadoop首先我们分别来认识R语言和Hadoop。 Hadoop已经成名好多年了，它是Apache软件基金会旗下的一个JAVA开源分布式计算平台，现已被各大互联网企业（包括Yahoo和Facebook等）用于大规模数据分布式存储与分布式计算。近年来随着云计算、大数据处理、数据挖掘等概念和应用越来越火，Hadoop更是名声大噪，各大企业对熟悉Hadoop体系架构和性能优化的人才需求也相当旺盛，人才缺口也相对加大。 R语言可能

  3. 所属分类：群集服务

    • 发布日期：2014-09-11
    • 文件大小：22528
    • 提供者：u013810055

  1. 深入云计算 MongoDB管理与开发实战详解pdf.part1

  2. 作为基于分布式文件存储的数据库，在目前的云计算实践中，MongoDB炙手可热。《深入云计算(MongoDB管理与开发实战详解)》系统全面的介绍了MongoDB开发、管理、维护和性能优化等方方面面。详细而深入，对MongoDB的开发和管理方法进行了详细的讲解，也对MongoDB的工作机制进行了深入的探讨。注重实战，通过实际中的案例为读者讲解使用MongoDB时遇到的各种问题，并给出了解决方案。本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握MongoDB数据库，提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极

  3. 所属分类：MongoDB

    • 发布日期：2016-05-20
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：chunfang740

  1. 深入云计算 MongoDB管理与开发实战详解pdf.part2

  2. 作为基于分布式文件存储的数据库，在目前的云计算实践中，MongoDB炙手可热。《深入云计算(MongoDB管理与开发实战详解)》系统全面的介绍了MongoDB开发、管理、维护和性能优化等方方面面。详细而深入，对MongoDB的开发和管理方法进行了详细的讲解，也对MongoDB的工作机制进行了深入的探讨。注重实战，通过实际中的案例为读者讲解使用MongoDB时遇到的各种问题，并给出了解决方案。本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握MongoDB数据库，提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极

  3. 所属分类：MongoDB

    • 发布日期：2016-05-20
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：chunfang740

  1. 史上最全Hadoop教学与实战视频

  2. Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-05-25
    • 文件大小：48
    • 提供者：qq_34096082

  1. 数据分析-大数据

  2. 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2] 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2017-09-06
    • 文件大小：458752
    • 提供者：woshihufeiyu

  1. Hadoop海量网络数据处理平台的关键技术

  2. 近几年,云计算产业飞速发展,大数据处理技术也在不断成熟。与此同时,国内移动互联网市场规模不断扩大,用户数量已经超过5亿,并带来了海量的移动互联网流量数据。在此背景下,如何基于云计算大数据处理技术来承载海量网络数据处理业务,是一个非常有研究价值的课题。从移动互联网的现状来看,一方面移动数据流量猛增,给运营商带来了巨大的运营压力,需要其投入更多的资金来进行网络建设与升级,另一方面由于移动数据业务增长,传统的语音短信等业务出现下滑,导致运营商出现增量不增收的现状。因此研究如何使用通过流量通道获取到的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-12-11
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：qq_41955404

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bucaixia08

  1. 基于Hadoop的煤矿数据中心架构设计

  2. 根据煤矿安全生产业务需求及智慧矿山发展要求，新型的煤矿数据中心需满足对同一时空坐标体系下煤矿海量、多元数据的高效处理、缓存、计算、存储与发布。针对传统煤矿数据中心各类数据离散存储，数据集成、业务应用及数据分析难度大等问题，设计了一种基于Hadoop的煤矿数据中心架构。采用Storm实时数据流引擎进行数据实时计算，并应用MapReduce、Spark实现批处理计算和内存计算，解决高频时序数据存储与海量数据计算问题；采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现文件的可靠存储，并采用HBase分布式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：760832
    • 提供者：weixin_38571603

  1. 基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现

  2. 随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：sunearlier

  1. 恩拓协议ETS白皮书.pdf

  2. 恩拓协议（ETS）是释放价值互联网潜能的可信数据协议，旨在为区块链链上数据共享与数据交易的隐私保护问题提供新的思路和技术支持。7.3智慧物联网 37 74注意力经济 37 八、代币经济模型 ■■■■■■■■■看■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■着■■■■■■■■■■■■■■看■■■■■■■■■■■■■■■■ 38 参者文献 41 EncryTrust:一种新型分布式加密计算协议 摘要 针对当前互联网时代数据交互及交易流程中的数据造假、数据截留、数据泄漏 等数据安全问题,提出了一

  3. 所属分类：以太坊

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：etschina

  1. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf

  2. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf●中国大数据产业发展现状与前景预测 1.中国大数据产业发展现状分析 大数据产业链建设情况 大数据产业市场规模分析 目前,「产业在发展过程中已经形成了一些层次分据贵阳大数据交易所发布的《2016年中国大数据交 布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做易产业白皮书》数据显示,2014年,中国大数据产 应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。业规模大约为1038亿元,2015年产业整体规模达 原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大到169

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_34543438

  1. Vertica实时数据分析平台

  2. 深度介绍Vertica产品总体架构、核心优势、集群能力、Vertica与Hadoop的数据交换、SQL高级分析、与分布式R无缝集成、灾备能力等等，是不可多得的了解Vertica的好资料。数据分析平台演进阶段及挑战 事件触发,全量数据实时分析频 价值实 业务相关性分析 繁访问 产品分析、用户行为分析客客户活动预测,客户流失预测,直接提升业务 户分析等灵活直询和数据分析产品盈利预测 面向大量业务人员 MOLAP CUBE生成 面向少量管理者的机器学习和 现整合层行业模型批量加工 预测 监管报送等数据

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：skyon

  1. 基于GemFire的海量数据计算性能实验分析

  2. 针对交通领域多源动态海量数据高性能计算的实时性、动态扩展性处理要求，提出了一种基于GemFire的分布式内存数据库实验平台，采用键-值数据存储结构和分布式动态成员关系，通过加载浮动车系统的真实数据在完整的云计算架构下，进行了计算性能测试与分析。实验结果表明，该平台可将千万级以上大数据量的计算时间缩短至原系统的10%以内，满足了交通物联网云平台整合利用各子系统数据资源的应用需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：956416
    • 提供者：weixin_38586279

  1. 海量数据下的分布式存储与计算

  2. 提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(近年来随着各种实时计算模型的发展，CAP也被渐渐打破)CAP：（Consistency-Availability-PartitionTolerance数据一致性（C）：等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38645379

  1. 民生银行大数据体系架构设计与演进

  2. 近年来，随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展，新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业，首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在2013年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域，在全行凤凰计划的牵头下，逐步的将新技术与我行发展战略业务实施策略进行了深度融合，为金融科技银行的发展奠定了扎实的基础。大数据起源于互联网，在2003年左右由Google发布GFS和MapReduce论文为节点拉开了新技术应用的序幕，介绍了一种利用普通PC服务器构建大规模分布式系统，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38632825

  1. 海量数据下的分布式存储与计算

  2. 提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(近年来随着各种实时计算模型的发展，CAP也被渐渐打破)CAP：（Consistency-Availability-Partition Tolerance数据一致性（C）：等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38666114

  1. 民生银行大数据体系架构设计与演进

  2. 近年来，随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展，新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业，首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在2013年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域，在全行凤凰计划的牵头下，逐步的将新技术与我行发展战略业务实施策略进行了深度融合，为金融科技银行的发展奠定了扎实的基础。 大数据起源于互联网，在2003年左右由Google发布GFS和MapReduce论文为节点拉开了新技术应用的序幕，介绍了一种利用普通PC服务器构建大规模分布式系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685521
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