面向机器学习的分布式计算框架 Petuum 入门介绍 经验
Petuum 是 一个机器学习专用分布式计算框架，本文介绍其架构，并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel
jopen Spark：一个高效的分布式计算系统 经验
AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架， Spark基于map reduce算法实现的分布式计算 ，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Map
MapReduce-Hadoop分布式计算模型 经验
MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map(
nbd2 
深入浅出时序数据库之分布式计算 经验
也越来越多进入人们的视野，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。
Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较 资讯
比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm;
分布式计算系统，Onyx 0.8.0 发布 资讯
是什么？ Onyx 是一个无中心、支持云、容错的分布式计算系统 使用 Clojure 编写 支持批处理和流处理混合 提供信息模型用于描述和构建分布式工作流 竞争对手： Storm,
P5 Yahoo! S4：分布式流计算平台 文档
点击率，排除相关度低的广告，提升点击率。目前该项目刚启动不久，所以也可以理解为是他们提出的一个分布式流计算（Distributed Stream Computing）的模型。 S4的设计目标是： ·提供一种简单的编程接口来处理数据流
P3 hadoop 入门 - Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示 文档
开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，
oceanZhang
P6 基于Hadoop架构的分布式计算和存储技术及其应用 文档
于Hadoop架构的分布式计算和存储技术及其应用 发表时间：2012-2-23 田秀霞 周耀君 毕忠勤 彭源 来源：万方数据 关键字：Hadoop架构 MapReduce机制 分布式文件系统 本文介绍了
像Apache Storm一样简单的分布式图计算 经验
摘要：本文从计算机领域的“祖师爷”艾伦·图灵提出的图灵机概念开始，介绍了图形计算的概念，并以示例介绍了apache storm，基于apache storm如何进行分布式图形计算。apache sto
分布式计算系统 Spark 成为 Apache 顶级项目 资讯
是一个高效的分布式计算系统，发源于美国加州大学伯克利分校 AMPLab 的集群计算平台。 Spark 被称为“Hadoop 的瑞士军刀”，拥有非凡的速度和易用性。Spark 立足于内存计算，相比 Hadoop
JStorm 2.1.1 发布，分布式计算系统 资讯
是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个worker 发生意外故障，
Yahoo的分布式流计算平台 S4 经验
S4是Yahoo!发布的一个开源通用、分布式、可扩展、部分容错、具备可插拔功能的平台。这套平台主要是为了方便开发者开发处理流式数据 （continuous unbounded streams of d
openkk 基于Mesos和Docker的分布式计算平台 经验
针对“互联网+”时代的业务增长、变化速度及大规模计算的需求，廉价的、高可扩展的分布式x86集群已成为标准解决方案，如Google已经在几 千万台服务器上部署分布式系统。Docker及其相关技术的出现和发展，
分布式计算编程模型之RPC 经验
远程过程调用 （RPC）范式的出现可以追溯到40年之前。时至今日，它仍是在编写分布式应用时使用率最高的一种编程模型。只是近些年来，人们对于RPC技术的质疑与批评声逐渐多了起来。Steve Vinoski在2008年曾尖锐地
为什么Hadoop将一定会是分布式计算的未来？ 经验
，也就 越相信Hadoop的未来，这里写一篇文章与大家分享分享，为什么我相信Hadoop一定是分布式计算的未来。 写在前面的话： 今天听同事分享了一篇很有意思的讲座，叫做"Why Map-Reduce
fmms 一个高效的分布式计算系统：Spark 经验
AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapR
一个简易的分布式计算系统：Parallel Python 经验
如何搭建一个快速的分布式计算平台？Parallel python提供了简易的方式来实现此目的。 Parallel Python（ http://www.parallelpython.com
面向图的分布式内存计算框架：GraphLab 经验
GraphLab 是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架，由CMU在2009年开始的一个C++项目，这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. " Distributed
P31 第三章：MapReduce 分布式计算系统 文档
第3章：MapReduce—分布式计算系统 3.1. MapReduce是什么？ Python中的map和reduce 如果我们把MapReduce拆开看，就是两个单词map和reduce。在本书中
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