Advertisement

谷歌GFS、MapReduce和Bigtable三大论文的中英文及PDF与Word版本

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供谷歌三篇经典大数据技术论文《GFS》《MapReduce》和《Bigtable》的中英文对照版本，涵盖PDF和Word格式，便于学习研究。 谷歌GFS、MapReduce和Bigtable三大论文的中英文、PDF及WORD版本集合，2021年修正版。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 谷歌GFS、MapReduce和Bigtable三大论文的中英文及PDF与Word版本
    优质
    本资源提供谷歌三篇经典大数据技术论文《GFS》《MapReduce》和《Bigtable》的中英文对照版本，涵盖PDF和Word格式，便于学习研究。 谷歌GFS、MapReduce和Bigtable三大论文的中英文、PDF及WORD版本集合，2021年修正版。
     
  • 谷歌三驾马车中文版：Google文件系统、MapReduce和BigTable中文版
    优质
    本书为《Google三驾马车》的中文版本，涵盖了Google文件系统(GFS)、MapReduce及BigTable三个核心项目的技术细节与实现原理。适合大数据技术爱好者和技术人士深入学习。 当然可以。请提供您希望我重写的那段文字内容吧。
     
  • GFS 中英文版本（Word文档）
    优质
    本资源提供Google发布的GFS中英文双语版本的Word文档，适用于技术爱好者和研究人员查阅学习。 GFS中英文是谷歌文件系统的论文翻译版本，包含中文文档和英文文档，均为Word格式。
     
  • Google的三篇GFS论文英文版.pdf
    优质
    本PDF文档收录了Google发布的关于其分布式文件系统GFS的三篇重要论文，深入探讨了GFS的设计理念、架构及其实现细节。 Google的三篇关于GFS的论文英文版不是很好找，这里可以分享一下。
     
  • 谷歌三篇论文的中文版本
    优质
    本资料包含了谷歌公司发布的三项重要研究的官方授权中文翻译版，旨在帮助非英语读者更好地理解这些前沿技术与理论。 谷歌的三篇论文被认为是大数据技术的开创性作品，如果没有认真阅读过这三篇论文，则不能说自己真正理解了大数据。这里提供三篇论文的中文翻译版本供大家学习。
     
  • 谷歌大数据三篇论文（中英文合集）
    优质
    本资料包含谷歌关于MapReduce、Bigtable和Bayesian Network三篇经典大数据技术论文的中文与英文双语版本，适合深入研究与学习。 Google大数据的经典三篇论文，包括英文原版和中文翻译版本（仅供学习交流使用，禁止商用）。
     
  • Hadoop三驾马车相关谷歌论文中文版（完整版）
    优质
    本资料深入解析了Hadoop三大核心组件MapReduce、GFS和BigTable背后的理论基础与技术细节，收录了其对应的原始谷歌论文，并提供完整的中文翻译。适合大数据技术爱好者及开发者研读参考。 谷歌大数据的三篇论文与Hadoop的三大核心组件密切相关：BigTable、文件系统（类似于Google的GFS）和MapReduce。这些技术为处理大规模数据提供了基础架构支持。
     
  • Google三篇重要论文之一的BigTable中文完整版
    优质
    《BigTable》是谷歌公司发表的三项核心论文之一，本文档提供了该论文的完整中文翻译版本，深入解析了大规模分布式系统中的结构化数据存储设计。 Google的三大论文之一是关于BigTable的。BigTable是一种分布式存储系统，设计用于处理大规模数据集，并为谷歌的各种服务提供支持。它能够高效地管理大量结构化数据，同时具备良好的可扩展性和高可用性。 BigTable的设计目标在于解决互联网应用中常见的挑战：如何有效地存储、索引以及查询海量且不断增长的数据集合。该论文详细介绍了BigTable的架构设计及其在实际系统中的实现细节，包括其表结构定义、API接口以及具体的使用案例等信息。 总的来说，通过阅读关于BigTable的文章，读者可以深入了解Google是如何构建和维护一个能够处理PB级数据量的分布式数据库系统的。
     
  • Google MapReduce的中文版本.pdf
    优质
    本PDF文档为《Google MapReduce的中文版本》，深入介绍了MapReduce编程模型及其在分布式数据处理中的应用，适合研究与开发人员参考学习。 Google的MapReduce论文介绍了大规模集群计算的一种编程模型，并提供了一个实现该模型的系统架构。这一框架简化了编写并行数据处理任务的过程，使得程序员能够专注于解决具体问题而不是复杂的分布式系统细节上。通过将复杂的数据处理作业分解为多个小的任务（称为“map”和“reduce”操作），MapReduce能够在大型计算机集群中高效地执行这些任务，并且具有很高的容错能力。 论文还详细讨论了该系统的实现方式，包括如何管理大量的数据输入、协调众多的计算节点以及在出现故障时确保作业能够继续进行。此外，作者通过实际案例展示了使用MapReduce可以极大地简化复杂的数据密集型应用开发过程。
     
  • 谷歌翻译API（中文转英文）
    优质
    谷歌翻译API提供了一种便捷的方式将中文文本自动转换为英文，适用于网站集成、文档翻译等多种场景。 想要使用谷歌翻译但不想支付API费用的话，可以尝试一些免费的采集方法。这里介绍一个原创工具，能够帮助你实现免费获取谷歌翻译的功能。