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基于Hapdoop框架的MapReduce大规模外排序的实现-Based on the MapReduce framework Hapdoop large-scale realization of things to sort
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GPU实现的MapReduce framework,对于学习并行编程和cuda平台的编程方面有着极好的参考价值，里面附带论文。用户要求有NViDIA显卡，并且安装cuda编程环境。-We design and implement Mars, a MapReduce framework, on graphics
processors (GPUs). MapReduce is a distributed programming
framework originally proposed by
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Hadoop 是一个实现了 MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于 Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。-Hadoop is an implementation of the MapReduce computation model of the open-source framework for distributed parallel programming, through the use of Hadoop,
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一个利用mapreduce框架实现的重复文档检测-Using the framework of realization of a repetition of the document mapreduce Detection
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三篇关于开源搜索引擎的硕士论文
1、基于Lucene的Web搜索引擎实现
2、基于MapReduce的分布式智能搜索引擎框架研究
3、基于Nutch的垂直搜索引擎的分析与实现-Three open source search engine on the master' s thesis
1, the Web search engine based on Lucene implementation
2, based on the MapReduce framework
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最新版本的用于GPU上面进行MapReduce程序开发的编程框架-The latest version of the GPU for which MapReduce program development programming framework
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Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。在 Hadoop中实现了Google的MapReduce算法，它能能够把应用程序分割成许多很小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执行或重复执行。此外，Hadoop还提供一个分布式文件系统用来在各个计算节点上存储数据，并提供了对数据读写的高吞吐率。由于应用了map
-Hadoop is a framework for running application
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一个简单的mapreduce实现，用来理解Google mmapreduce分布计算程序框架。，
-A simple mapreduce implementation, used to understand the procedural framework Google mmapreduce distributed computing. ,
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一个采用python编写的mapreduce开源框架，代表了并行计算的未来。-A mapreduce open source framework written in python, represent the future of parallel computing.
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利用MapReduce框架进行单词统计，在linux下开发。-MapReduce framework for word statistics, developed under linux.
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Linux上C和C++实现的Mapreduce框架，斯坦福的研究项目-C and C++ implementation ofMapreduce framework, a research project from stanford
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MapReduce应用场景、原理与基本架构-MapReduce application scenarios, principle and basic framework
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MapReduce框架实现的单源最短路径算法(SSSP, Single-source Shortest Path)，包含源文件及数据。sssp.c是MapReduce实现，ss seq.cpp是串行的普通实现。-An implementation of single-source shortest path with MapReduce framework. Contains source code and dataset. In the folder, sssp.c is the MapRed
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本书探讨了如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单《把大型数据集分布到相对廉价的商业服务器集群中；使用本地Java客户端，或者通过提供了REST、Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器来访问HBase；了解HBase架构的细节，包括存储格式、预写日志、后台进程等；在HBase中集成MapReduce框架；了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导人 批量数据和除节点等。
本书适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。-This boo
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