现如今，数据增长速度快于处理速度，唯一的解决方案是在大型集群上并行化，而且这种技术以及广泛应用于企业和网络行业。本章主要内容有：讲解数据流与传统的网络编程的区别、MapReduce的局限性、Spark computing engine、Matrix operations on Spark等。
资源下载
使用数据流引擎进行大型矩阵操作
本文共 151 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
转载地址：http://oyagx.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
ARM Linux 3.x的设备树（Device Tree）【转】
查看>>
dotnet core error 0x80070057
查看>>
Hibernate缓存策略(一级缓存和EHcache二级缓存)
查看>>
带断点续传的多线程下载
查看>>
Oracle ERP系统模块
查看>>
获取客户端IP地址
查看>>
robot环境搭建
查看>>
Spring MVC的学习笔记
查看>>
Anaconda安装Tensorflow教程
查看>>
俄罗斯文学一瞥——鲁迅《静静的顿河》后记
查看>>
7.8 Models -- The Rest Adapter
查看>>
使用webstrom开发react-native时react-native代码会出现红色下划线的解决方法
查看>>
《程序开发心理学读书笔记之三》
查看>>
[转载]乔布斯十大经典语录
查看>>
水果瀑布流布局
查看>>
SharedSDK微信分享不成功，分享之后没有反应
查看>>
js 冷门的 label 语法
查看>>
新姿势！Redis中调用Lua脚本以实现原子性操作
查看>>
CSS 外边距(MARGIN)重叠及防止方法-转
查看>>
数据结构 链表基础算法
查看>>