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异常检测之指数平滑(利用elasticsearch来实现)

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Hadoop权威指南学习笔记_第一章_初识Hadoop

学习时间:20130701 知识点积累: 数据的存储和分析: 为了实现数据读取的高效,可从多个磁盘并行读取数据,需要解决2个问题: 硬件故障,避免数据丢失 大部分分析任务需要通过某种方式把数据合并起来 相较于其他系统: 关系型数据库管理系统: 网格计算: 高性能计算(High Performance Computing)的方法是将作业分配给一个机器集群,这些机器访问共享文件系统,由一个存储区域网络(Storage Area Network,SAN)进行管理;这非常适用于CPU密集型的作业,但当节点需要访问大数据量时,网络带宽将成为“瓶颈” MapReduce尝试在计算节点本地存储数据,这项“数据本地化”功能成为MapReduce的核心功能 MapReduce检测失败的map或者reduce任务,在健康的机器上重新安排任务,而不需要程序员考虑失败任务的处理机制 志愿计算: 志愿计算项目通过将他们试图解决的问题分成多个块,每个块称为一个工作单元,并将它们发到世界各地的电脑上进行分析 SETI@home问题是CPU高度密集型的,并在接入互联网的不可信的计算机上运行,这些计算机的网速不同,而且...

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