大规模日志分析

基于MapReduce的大规模日志分析程序分配方案 该方案利用MapReduce的分布式计算能力，高效处理海量日志数据，提供以下统计分析功能： 1. 状态码统计: 统计日志中各状态码 (200, 404, 500 等) 的总出现次数。 按小时时间窗口，输出每个时间段内各状态码的统计情况。 2. IP访问统计: 统计每个IP的总访问次数。 按小时时间窗口，输出每个时间段内各IP的访问情况。 每个IP的统计信息保存为独立文件，文件名以IP命名 (例如：172.22.49.26.txt)。 3. 接口访问统计: 统计每个接口 (请求URL) 的总访问次数。 按秒时间窗口，输出每个时间段内各接口的访问情况。 每个接口的统计信息保存为独立文件，文件名以接口命名 (例如：/tour/category/query 接口的统计文件命名为 tour-category-query.txt)。 4. 接口平均响应时间统计: 统计每个接口的平均响应时间。 按小时时间窗口，输出每个时间段内各接口的平均响应时间。 每个接口的统计信息保存为独立文件，文件名以接口命名 (例如：/tour/category/query 接口的统计文件命名为 tour-category-query.txt)。

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。

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。

《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。

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示。 新词判定: 构建分类模型，根据候选词的特征表示，判断其是否为新词。 该算法充分利用大规模语料的优势，能够自动学习丰富的语言知识，有效提高新词发现的效率和准确率。

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。

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。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。