hadoop-what-you-need-to-know.pdf 内容解析

详细解读\"Attention Is All You Need\"论文：摘要部分介绍了Transformer模型，一种完全基于注意力机制的序列到序列学习模型，摒弃了传统的循环和卷积层。实验结果显示，Transformer在翻译质量、并行能力和训练效率方面明显优于之前的方法。引言部分回顾了传统的序列到序列模型的局限性，强调了注意力机制在机器翻译中的关键作用。相关工作部分概述了与Transformer模型相关的先前研究，为其设计提供了理论基础和实践经验。

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在大数据时代，为了优雅而卓越的统计分析和绘图环境，需要一个强大的工具。

16.4、Hadoop -- 02.pdf

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式应用。简单来说，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且被设计用来部署在低廉的硬件上。而且Hadoop还提供了一个分布式资源管理和任务调度框架，这就是所谓的MapReduce。本文档展示了如何在一个基于Linux环境的云主机上安装部署Hadoop分布式集群的单机模式，实现了一个简单的分布式计算环境。以下是详细步骤和涉及的知识点： 1.环境准备：购买云主机并获取主机IP地址。文档

Redis深度解析知识点详述####一、NoSQL与Redis的起源及应用场景1.1 单机MySQL的黄金时代 - 背景简介：在90年代至2000年初，许多网站的访问量相对较低，因此单个MySQL数据库能够轻松处理。那时的互联网环境主要是静态页面为主，动态交互较少。 - 数据存储挑战： - 大数据量：单一服务器难以处理大量数据。 - 索引内存占用：对于大型数据库，索引（如B+树）可能占用大量内存资源。 - 读写混合压力：单一实例难以应对高并发读写请求。 1.2 Memcached的引入 - 解决方案：为了减轻MySQL的压力，开发者开始采用Memcached作为缓存系统，从而减轻数据库负担。

Hadoop 以 MapReduce 计算模式为基础，是一个开源且分布式的并行编程架构，可轻松处理海量数据。 Hadoop 具有以下主要组件：- HDFS：分布式文件系统，用于存储数据。- HBase：分布式数据库，用于部署数据。- MapReduce：数据处理引擎。

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