大规模部署

大公司的 Hadoop 部署经验，真的是值得一看。eBay、Facebook这些级别的玩家，怎么用 Hadoop 海量非结构化数据？嗯，看完你会发现，多痛点也遇到过，思路也不复杂。 Hadoop 的分布式能力，最适合数据量一大就头疼的项目。像日志、用户行为挖掘这些活，普通数据库还真扛不住。文章里的案例就挺实用的，比如 Infchimp 是怎么搭配自研工具让 Hadoop 稳定跑的，思路值得借鉴。 部署时踩坑的点也讲得比较细，比如资源调度、任务失败重试这些细节，多教程都不会提。Facebook 那段讲 MapReduce 优化的方式，讲得也比较落地，不是那种飘在天上的架构图。 ，如果你正在搭建

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

提出了一种创新的大规模MIMO系统先导去污方案，结合了SPRS和WGC-PD两种现有方案。

TalkingData 的数据服务挺广泛的，涵盖了应用统计、游戏运营、移动广告监测等领域，算是一个全面的数据平台了。随着数据量越来越大，机器学习的应用需求也逐渐增多。嗯，像 TalkingData 这样的小公司，在硬件资源有限的情况下，怎么用机器学习数据挑战，真的是挺考验技术的。不过，他们通过一些巧妙的优化手段，也能够有效地应对这些问题，挺值得参考的。 如果你正在做类似的数据工作，是面对大规模数据，可以参考一下他们的实践经验。其实，TalkingData 这些经验也蛮适合那些资源不多但提升数据效率的团队。不管你是在做移动行业还是广告监测，机器学习的应用都会带来大的。 可以看一下他们的相关产品和

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

随着数据量的增长，利用ROWID技术可以实现对大规模在线数据的高效更新和管理。ROWID是一种快速定位记录的方法，能够有效提升数据操作的效率和响应速度。通过优化ROWID的应用，可以有效解决数据更新过程中的性能瓶颈和延迟问题，从而提升系统整体的数据处理能力和实时性。

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

大规模语料驱动的新词发现算法 在大数据时代，海量文本数据为自然语言处理提供了前所未有的机遇。其中，新词发现作为一项基础性任务，对于语言理解、信息抽取等应用至关重要。本研究聚焦于如何利用大规模语料，设计高效、准确的新词发现算法。 该算法的核心思想是，从海量文本数据中自动学习词语的统计特征和语义信息，并结合语言学知识，有效识别新词。具体而言，算法主要包括以下步骤： 语料预处理: 对原始语料进行分词、去除停用词等操作，构建干净的文本数据集。 候选词提取: 基于统计指标，例如词频、互信息、左右熵等，从预处理后的语料中提取潜在的新词。 特征表示学习: 利用词向量、深度学习等技术，学习候选词的语义特征表