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  • mapreduce常用算法 內容精選 換一換
  • 道用戶的密碼,就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數,避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數據。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組,用
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  • 括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:
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    會議上公開發(fā)表了題為MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:簡化大規(guī)模集群上的數據處理)的論文之后,受到啟發(fā)的Doug Cutting等人開始嘗試實現MapReduce計算框架,并將它與NDFS(Nutch
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    Store網站上選擇自己的設備型號和場景需求,就能匹配到合適、高質量的算法,一鍵部署到設備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數量約40多個,機器視覺云服務總經理徐迎輝說,為了保證算法質量,Huawei HoloSens Store會通過剛需程度和成熟度嚴選算法的兩大標準,使商城獲得良性循環(huán)的基礎。由此可見,華為的HoloSens
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    。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數據量比較大,比如說是1TB,首先我們將原數據進行分割。比如說128MB一份,分成若干份,再分配給MapReduce進行映射、排序、合并,最后再將結果進行匯總,整個任務就是統(tǒng)計每個單詞出現的頻率。MapReduce就是將任務分成
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    物聯網流編排算子:基于典型物聯網應用場景,封裝常用算子,比如數據接入,數據過濾,數據轉換等等 時序分析 專為物聯網時序數據處理優(yōu)化的服務,包括高壓縮比的時序數據存儲,高效的時序查詢效率,海量時間線能力; 海量接入:海量時間線能力,最大可達億級 時序存儲:列式存儲及專用壓縮算法,高壓縮率 高效查詢:基于時間多維度聚合,近實時分析查詢
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    的類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數據。Hive的數據計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的執(zhí)行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了顯著提升。Tez可以將多個有依賴的作業(yè)轉換為一個作業(yè)(這樣只需寫一次HDFS,且中間
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