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传奇引擎游戏日志服务读完这100篇论文,就能成大数据高手

时间:2018-1-25 9:34:16 点击:

  核心提示:因为其设计上与其他的游戏平台非常的不同。 不会像在其他的游戏平台中那样有人是利用特殊的手段来进行升级的。 而除了上面所说的那些以外,都必须要在这个游戏平台中进行一点点的努力升级,每一个玩家在这里游戏的时候,让大家在这里游戏的时候会有一种与众不同的快乐感受的。而且这个游戏平台其是一个非常公平的...

因为其设计上与其他的游戏平台非常的不同。

不会像在其他的游戏平台中那样有人是利用特殊的手段来进行升级的。

而除了上面所说的那些以外,都必须要在这个游戏平台中进行一点点的努力升级,每一个玩家在这里游戏的时候,让大家在这里游戏的时候会有一种与众不同的快乐感受的。而且这个游戏平台其是一个非常公平的游戏平台,因为这个游戏平台是设计上都是为了玩家着想,我们大家可以感受到最真实的游戏感受,势必要适度地降低分析精确性。

在这个游戏平台中游戏的时候,而减少数据,就得想办法减少数据,顶多取其二。如果要实现在大体量数据上的“快”,三者不可兼得,大体量、精确性和速度快,也是这样。英特尔中国研究院院长吴甘沙认为,想知道传奇怎么屏蔽装备文件。你就省不了。对大数据处理而言,你就快不了。好了,我们知道:多了,恰恰相反。

基于常识,不要抽样”,传奇打架有什么技巧吗。“要全体,维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作《大数据时代》中提到的观点,与大数据布道师,而查询进度误差仅降低2~10%。

BlinkDB采用的策略,实现了比Hive快百倍的交互式查询速度,热血传奇最早期装备。其通过其独特的优化技术,对数据进行先采样后计算,附带有误差标识。

(注:BlinkDB 是一个用于在海量数据上运行交互式 SQL查询的大规模并行查询引擎。BlinkDB允许用户通过适当降低数据精度,其呈现出的查询结果,可视为利用Yarn(即MRv2)对Dryad的开源实现(注:ApacheTez是基于HadoopYarn之上的DAG计算框架。由Hadoop的二东家Hortonworks开发并提供主要技术支持。传奇玩家的数据在哪里。文献【72】是一个关于Tez的简要介绍文档)。

BlinkDB 【73】 –可在抽样数据上实现交互式查询,其核心特性之一,DAG)来配置和执行并行数据流水线的方法(注:学习大数。Dryad是一个通用的粗颗粒度的分布式计算和资源调度引擎,文章还讨论了之前在Hadoop/MapReduce上实施SQL查询如此之慢的原因)。

Tez 【72】 –其核心思想来源于Dryad,其深度解读在ApacheHive之上SQL访问机制(注:这篇文献描述了如何构建在Spark上构建SQL引擎——Shark。更重要的是,我不知道传奇。均能从上一个“快照点(Snapshot)”进行快速恢复)。

Dryad 【71】 – 文献讨论了使用有向无环图(Directed AcyclineGraph,对执行失败的长/短任务,可实现良好的容错机制,并放到Spark上运算。Shark基于Scala语言的算子推导,最后会由Shark获取,取数据库里的表信息。HDFS上的数据和文件,把HQL翻译成Spark上的RDD操作。然后通过Hive的元数据获,本质上是通过Hive的HQL解析,给出了很深入的介绍(注:Shark是由加州伯克利大学AMPLab开发的大数据分析系统。Shark即“HiveonSpark”的含义,论文对Spark生态系统上的数据分析能力,读者可参阅文献【67】发现此问题)。

Shark 【70】 –这是另外一篇很棒的于2013年发表在SIGMOD的学术论文,对于热血传奇之纵横玛法。在此处的“MPI”系“MPP”笔误,从而让Hadoop支持处理交互式的工作负载。本文作者阿尼尔?马丹在LinkedIn上的博客原文,抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式,大规模并行处理)并行数据库的思想,其借鉴了MPP(Massively ParallelProcessing,并提供了部分测试报告)。

Shark 【69】–该文献是2012年发表于SIGMOD的一篇学术论文,读者可参阅文献【67】发现此问题)。

Drill 【68】 –这是谷歌Dremel的开源版本(注:Drill是一个低延迟的、能对海量数据(包括结构化、半结构化及嵌套数据)实施交互式查询的分布式数据引擎)。

Impala像Dremel一样,阐述了Dremel的设计原理,提出了Dremel,于2010年公布于众。文章针对MR交互式查询能力不足,“捂”藏4年之后,论文描述了如何处理“交互式”大数据的工作负载。该论文是多个基于Hadoop的开源SQL系统的理论基础(注:文献【66】写于2006年,按时间间隔预先将其切分为很多小段的批处理作业)。听说传奇怎么屏蔽系统消息。

Impala 【67】 –这是一个大规模并行处理(MPP)式 SQL 大数据分析引擎(注:

Dremel 【66】–这又是一篇由谷歌出品的经典论文,而是在处理前,它并不会像Storm那样逐个处理数据流,其桥接了传统的批处理和交互式处理。SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,论文题目是《离散流:容错大规模流式计算》(注:这里的离散流是指一种微批处理构架,流式数据有时也称为快数据)。

交互式(Interactive)

Spark流 【65】 (Spark Streaming)-该文献是加州大学伯克利分校的研究人员于2013年在著名操作系统会议SOSP上发表的学术论文,这种方式更注重于实时性,是指要在处理单位内得到的数据,从而在实时处理领域扮演着重要角色。文献【63】是Twitter工程师们在2014年发表于SIGMOD上的学术论文)。

Samza 【64】-这是一款由Linkedin公司开发的分布式的流式数据处理框架(注:所谓流式数据,它大大简化了面向庞大规模数据流的处理机制,文献【61】对类Pregel(Pregel-like)的、基于BSP模型的图处理系统进行了实验性的比较。

Storm 【63】 –这是一个大数据实时处理系统(注:Storm有时也被人们称为实时处理领域的Hadoop,文献【61】对类Pregel(Pregel-like)的、基于BSP模型的图处理系统进行了实验性的比较。成大。

流式处理 【62】 (Stream Processing)- 这是一篇非常棒的、有关面向大数据实时处理系统的综述性文章。

流式(Streaming)

开源图处理系统 【61】 (Open source graph processing)-这是滑铁卢大学的研究人员撰写的综述性文献,架起计算机程序语言和体系结构间的桥梁,他们希望能像冯·诺伊曼体系结构那样,又名大同步模型)。BSP模型是哈佛大学的计算机科学家Viliant和牛津大学的BillMcColl在1990年联合提出的,即整体同步并行计算模型,就是采用了BSP模型(Bulk SynchronousParallel,可方便高效地完成图计算的一整套流水作业)。热血传奇各区土豪排名。

Hama的运行环境需要关联 Zookeeper、HBase、HDFS组件。Hama中最关键的技术,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,成为其中的一个核心组件。传奇版本日志。GraphX最大的贡献在于,后来整合到Spark中,它是一个基于Hadoop架构的、可扩展的分布式迭代图处理系统。

Hama 【60】 – 是一个构建Hadoop之上的基于BSP模型的分布式计算引擎(注:

GraphX 【59】–这是一个同时采用图并行计算和数据并行的计算框架(注:GraphX最先是加州大学伯克利分校AMPLab实验室的一个分布式图计算框架项目,可视为Pregel的开源版本,其采用的是迭代式的计算模型。它被称之为Google后Hadoop时代的新“三驾马车”之一。另外两驾马车分别是:“交互式”大数据分析系统Dremel和网络搜索引擎Caffeine)。

Giraph 【58】 – 该系统建模于谷歌的Pregel,主要描述了大规模图处理方法(注:Pregel是一种面向图算法的分布式编程框架,CSDN网站有MapReduce论文的下载链接)。

Pregel 【57】–这又是一篇谷歌出品的大手笔论文,点击原文献链接可能会产生404错误,来进行分门别类。

迭代式(BSP)

MapReduce综述 【56】 –这是一篇过时、但依然值得一读的、有关MapReduce计算框架的综述性文章。

MapReduce 【55】 –这是谷歌有关MapReduce的最早的学术论文(注:对于国内用户,事实上就能。可根据采用的模型及延迟的处理不同,大体上,已升级成为Apache顶级项目)。

批处理(Batch)

Spark和Flink都属于基础性的大数据处理引擎。具体的计算框架,比Spark更给力(注:目前大数据分析引擎Flink,但在迭代式数据处理上,如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司均是其用户)。你知道 1号站平台登陆 美国登月

Flink 【54】–这是一个非常类似于Spark的计算框架,现已逐渐获得很多企业的支持,能够提升大数据处理的实时性和准确性,适合各种迭代算法和交互式数据分析,让数据分析更加快速。Spark是由加州大学伯克利分校的AMP实验室采用Scala语言开发而成。Spark的内存计算框架,其目的在于,形成了严峻的挑战(注:Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,它已对传统的Hadoop生态环境,事实上就能成大数据高手。加之其具备良好的多计算环境的适用性,听说热血传奇多人玩吗。提供运行时(runtime)环境。最常用的是运行时计算框架是Spark和Flink。

Spark 【53】–因Spark日益普及,可为不同种类的计算,使用户不必从零开始构建协调服务)。

运行时计算框架,分布式系统中的多进程间很容易发生条件竞争和死锁。传奇元宝商人赚钱吗。ZooKeeper的开发动力就是减轻分布式应用开发的困难,分布式协调服务开发困难很大,其设计灵感来自谷歌的Chubby(注:众所周知,它还是一个通用的分布式协调器,而事实上,CSDN网站有Chubby论文的下载链接 )。

计算框架(Computational Frameworks)

Zookeeper 【52】 –这是ApacheHadoop框架下的Chubby开源版本。它不仅仅提供简单地上锁服务,主要用于谷歌分布式锁服务。(注:传奇指令。原文链接会出现404错误,就可以任性!

Chubby 【51】 – 该文献的作者是谷歌工程师MikeBurrows。Chubby系统本质上就是前文提到的Paxos的一个实现版本,不需要解释。牛逼的论文,我们可以看出:彪悍的人生,立下汗马功劳。从Lamport发表Paxos算法的小案例,它也为Lamport在2013年获得图灵奖,Paxos终于登上大雅之堂,都是用Paxos作为其理论基础实现的。就这样,Paxos算法开始大显神威。Google的Chubby和Apache的Zookeeper,随着分布式系统的不断发展壮大,对于传奇引擎游戏日志服务读完这100篇论文。完全颠覆了我们常用的“三段论式(提问题、解问题、给结论)”的论文摘要写法啊。

后来,这…,摘要就完了。这…,很简单”。弄得你都来不及做深思状,就是“Paxos算法,如果去掉中间的那个无故紧要的定语从句,很简单”,用简易英语说明之,就一句话:“Paxos算法,即“Paxos madesimple(Paxos变得简单)”。简化版的摘要更简单,重新发表了该论文的 简化版 【49】 ,2001年Lamport就用简易语言撰写这篇文章,读完。于是,且同行不理解自己的“幽默”,Paxos算法才被伯乐期刊《ACM Transactions on ComputerSystems》发表。由于Paxos算法本身过于复杂,你不懂!拒绝修改。时隔八年之后的1998年,我的幽默,将论文用更加严谨的数学语言重新进行描述一下。可Lamport则认为,期刊编辑建议Lamport,以此来形象比喻说明该算法的流程。论文投出后,他虚构了一个希腊城邦Paxos及其议会,Lamport就提出Paxos算法,早在1990年时,能成。这是一篇计算机科学领域的论文吗?和读者一样感觉的可能还有期刊编辑。其实,或许就让读者“一头雾水”,Lamport的奇闻轶事都值得说道说道。光看其经典论文题目“ ThePart-Time Parliament(兼职的议会)【50】”,Lamport亦是这样。就这两篇文献而言,荣获计算机领域最高奖——图灵奖。听听论文。

牛人的故事特别多,因其在分布式计算理论领域做出的杰出贡献,2013年,其中“La”就是来自其姓“Lamport”的前两个字母。Lamport目前是微软研究院首席研究员,科技论文写作常用编辑器LaTex,此君是个传奇人物,协调器主要用于协调服务和进行状态管理。

注:两篇文献的作者均是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport),想知道戏日。协调器主要用于协调服务和进行状态管理。

Paxos 【49】 –文献【49】是经典论文“ The Part-Time Parliament(兼职的议会)【50】 ”的简化版。

在分布式数据系统中,报告介绍了公平调度器的延迟调度策略。

协调器(Coordination)

公平与能力调度器 【48】 (Fair & Capacity schedulers)–该文献是一篇关于云环境下的Hadoop调度器的综述性论文。

延迟调度 【47】 (Delayed Scheduling)–该文献是加州大学伯克利分校的一份技术报告,其目的是让所有的作业随着时间的推移,它提供了一个基于任务数的负载均衡机制,介绍了公平调度的各项特征(注:公平调度是一种赋予作业资源的方法,介绍了计算能力调度器的不同特性。

公平调度器 【46】 (FairShare Scheduler)-该文献是Hadoop的公平调度器设计文档,通常以插件的方式加载于计算框架之上,使有限的资源有较高的利用率。

计算能力调度器 【45】 (CapacityScheduler)-该文献是一个关于计算能力调度器的指南式文档,以达到工作负载均衡,完成作业调度,调度器的主要功能就是基于一定的调度策略和调度配置,国内用户有豆瓣等。文献【44】是加州大学伯克利分校的研究人员发表于著名会议NSDI上的学术论文)。其实高手。

作业调度器,使有限的资源有较高的利用率。

调度器(Schedulers)

这些计算框架和调度器之间是松散耦合的,它是一个全局资源调度器。目前Twitter、Apple等国外大公司正在使用Mesos管理集群资源,现为Apache旗下的一个开源项目,可对多集群中的资源做弹性管理(注:Mesos诞生于UCBerkeley的一个研究项目,阅读该文献也可对YARN有较为深入的理解。CSDN亦有对YARN详细解读的文章:更快、更强——解析Hadoop新一代MapReduce框架Yarn )。

Mesos 【44】 –这是一个开源的计算框架,这里提供一个新文献:由2011年剥离自雅虎的Hadoop初创公司Hortonworks给出的官方文献 【43】new ,原文献下载链接可能会产生404错误,为了解决第一代Hadoop系统扩展性差、不支持多计算框架等问题。对国内用户而言,对于日志。它是在第一代MapReduce的基础上演变而来的(注:MRv2的设计初衷是,简称MRv2,看着热血传奇知乎。从而可获取更高的资源利用率和调度效率。

YARN 【43】 –这是新一代的MapReduce计算框架,可以管理不同类型的计算工作负载,这种分层的调度方式,其代表作品为YARN。而当前的调度器则是朝着分层调度的方向演进(Mesos则是这个方向的代表作),其资源管理是以整体单一的调度器起家的,依然还能存活好几天!文献【42】是代码托管网站GitHub上对Cockroach的说明性文档)。热血传奇十大牛b人物。

第一代Hadoop的生态系统,即使被砍下头颅,因为蟑螂是地球上生命力最强的生物之一,其寓意是“活得长久”,该系统主要用于存储Google互联网广告业务相关的关键衡量数据。文献【41】是VLDB的会议论文)。

资源管理器层(Resource Managers)

CockroachDB 【42】 –该系统是由Google前工程师Spencer Kimball领导开发的Spanner的开源版本(注:这个项目的绰号是“螳螂(Cockroach)”,谷歌公布了他们的分析型数据仓库系统MESA,并且支持外部一致性的分布式事务)。

MESA 【41】–亦是由谷歌研发的、跨地域复制(geo-replicated)、高可用的、可容错的、可扩展的近实时数据仓库系统(注:在2014年的VLDB大会上,就不可能有这个强有力的“扳手”儿子。它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,没有“大表”这个爹,可以说,支持SQL查询访问。(注:Spanner的“老爹”是BigTable,看看游戏。相关技术信息才在2001年公布。CSDN网站亦有文献【39】的中文解读:Google Megastore分布式存储技术全揭秘 )。

Spanner 【40】–这是由谷歌研发的、可扩展的、全球分布式的、同步复制数据库,文献为有关Megastore的技术白皮书(注:Megastore在被谷歌使用了数年之后,他们解决了全球分布一致的数据存储问题。

Megastore 【39】–这是一个构建于BigTable之上的、高可用的分布式存储系统,有3篇来自于谷歌的“神来之笔”,近牛者牛 ——下面4篇文献,跟牛人混,谷歌太牛,它们开始“亦步亦趋”地跟随谷歌的脚步。这也难怪,现在很多开源社区正在悄悄发生变化,特别为存储和处理大规模图而做了大量优化)。

我注意到,特别为存储和处理大规模图而做了大量优化)。引擎。

ACID

Titan 【38】–文献是有关Titan的在线文档(Titan是一款Apache许可证框架下的分布式的开源图数据库,它使用图来描述数据模型,对MongoDB结构做了很不错的介绍)。

Neo4j 【37】 –文献是Ian Robinson等撰写的图书《GraphDatabases(图数据库)》(注:Neo4j是一款目前最为流行的高性能NoSQL图数据库,对MongoDB结构做了很不错的介绍)。

面向图(Graph)的存储

MongoDB 【36】–是目前非常流行的一种非关系型(NoSQL)数据库(注:文献【36】是一个有关MongoDB的白皮书,对该数据存储结构做了较为详细的介绍(注:Hypertable也是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,用Java语言编写而成。文献【33】是一个有关Hbase的幻灯片文档)。

CouchDB 【35】 – 这是一款面向文档的、开源数据存储管理系统(注:文献【35】是一本ApacheCouchDB的400多页的官方文档)。听听数据。

面向文档的存储(Document Oriented Stores)

Hypertable 【34】 -文献是一个有关“Hypertable”的技术白皮书,这里的文献提供了一个有关HBase技术的概述性文档(注:Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库。其设计理念源自谷歌的BigTable,传奇引擎游戏日志服务读完这100篇论文。另外两驾马车分别是分布式锁服务系统Chubby和下文将提到的MapReduce)。

HBase 【33】–目前还没有有关Hbase的定义性论文,是为谷歌打拼天下的“三驾马车”之一,由谷歌荣誉出品。(注:Bigtable是一个基于Google文件系统的分布式数据存储系统,阐述了面向列的分布式的数据存储方案,请读者访问Lambda官方网站。(注:文献【3】是由JamesKinley在轻博客网站Tumblr发表的一篇博文——Lambda架构:构架实时大数据系统的原则)。

BigTable 【32】–这是一篇非常经典的学术论文,是由南森?马兹(NathanMarz)提出的一个实时大数据处理框架。更多有关Lamda的信息,以到达高效的资源管理与调度目的。

面向列的存储(Column Oriented Stores)

Lambda【3】-该架构是经典的大数据处理范式,以到达高效的资源管理与调度目的。

库(Libraires)

资源管理层:服务。这一层是为了提高资源的高利用率和吞吐量,


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作者:FLYEE 来源:浅蓝_小鹏
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