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《大数据算法》一1.2 大数据算法

本节书摘来华章计算机《大数据算法》一书中的第1章 ,第1.2节,王宏志 编著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 大数据算法 这一节我们概述大数据算法。 1.2.1 大数据上求解问题的过程 首先我们看一看在大数据上问题求解的过程。我们面对的是一个计算问题,也就是说我们要用计算机来处理一个问题。拿到一个计算问题之后,首先需要判定这个问题是否可以用计算机进行计算,如果学习过可计算性理论,就可以了解有许多问题计算机是无法计算的,比如判断一个程序是否有死循环,或者是否存在能够杀所有病毒的软件,这些问题都是计算机解决不了的。从“可计算”的角度来看,大数据上的判定问题和普通的判定问题是一样的,也就是说,如果还是用我们今天的电子计算机模型,即图灵机模型,在小数据上不可计算的问题,在大数据上肯定也不可计算。计算模型的计算能力

从titan0.5.4源码学习maven

看了一遍《maven权威指南》,对着titan-0.5.4的源码琢磨了一下。代码没仔细看,撸了一遍pom.xml文件。 以下是我get到的技能: 1.多模块 titan-0.5.4titan-alltitan-berkeleyjetitan-cassandratitan-coretitan-dist titan-dist-hadoop-1 titan-dist-hadoop-2titan-estitan-hadoop-parent titan-hadoop titan-hadoop-1 titan-hadoop-2 titan-hadoop-coretitan-hbase-parent titan-hbase titan-hbase-094 titan-hbase-096 titan-hbase-098 titan-hbase-coretitan-lucenetitan-rexstertitan-solrtitan-test titan-all:没有什么实质的作用。titan-all里引用了titan这个项目的其他模块。假如我有一个模块引用了好几个其它的模块,我不...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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