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    • 作者: 史晓东著 | 史晓东编 | 史晓东译 | 史晓东绘
    • 出版社: 中国经济出版社
    • 出版时间:2021-09-01
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    • 作者: 史晓东著| 史晓东编| 史晓东译| 史晓东绘
    • 出版社:中国经济出版社
    • 出版时间:2021-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:296000
    • 页数:320
    • 开本:16开
    • ISBN:9787513666251
    • 版权提供:中国经济出版社
    • 作者:史晓东
    • 著:史晓东
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:68
    • ISBN:9787513666251
    • 出版社:中国经济出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09-01
    • 页数:320
    • 外部编号:涿仝西I116735
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    1 大数据概述 1

    1.1 大数据概述 2

    1.2 大数据相关概念 4

    1.3 大数据处理 8

    1.4 大数据相关技术 10

    1.4.1 物联网技术 10

    1.4.2 云技术 11

    1.4.3 移动互联技术 13

    1.4.4 人工智能技术 15

    1.5 大数据应用 16



    2 大数据存储 21

    2.1 高能存储技术 21

    2.1.1 存储介质 22

    2.1.2 并行存储技术 36

    2.1.3 缓存技术 48

    2.1.4 预取技术 57

    2.1.5 高速数据通道技术 63

    2.2 云计算与云存储技术 64

    2.2.1 云计算 65

    2.2.2 云存储 75



    3 大数据环境下高能预取加权图模型 80

    3.1 大数据存储系统中的顺序访问模式 81

    3.1.1 顺序访问流长度信息的使用 84

    3.1.2 不断增加的顺序访问 87

    3.2 加权图模型 89

    3.2.1 加权图的构建方法 91

    3.2.2 及时更新加权图模型 96

    3.3 模型有效评估 99

    3.3.1 基于加权图模型的预取算法 99

    3.3.2 实验结果 100

    3.3.3 模型研究 102

    3.4 本章小结 104



    4 多层存储系统中自适应顺序预取技术 105

    4.1 第二层(底层)缓存特点 106

    4.2 第二层缓存的管理 109

    4.3 不同层级缓存下的顺序预取算法 114

    4.4 自适应顺序预取 116

    4.4.1 活动时间点缺失的评估 116

    4.4.2 预测预取请求的准确度 119

    4.4.3 自适应顺序预取算法及其实现 120

    4.5 实验结果与能分析 125

    4.5.1 实验设置及其方法 126

    4.5.2 顺序预取算法能评估 127

    4.5.3 页面活动时间点缺失评估的准确 131

    4.5.4 不同缓存管理算法下的顺序预取 134

    4.6 本章小结 136



    5 分布式大数据存储中条带化预取技术 138

    5.1 并行磁盘系统的访问特点 139

    5.2 预取算法及空间局部 144

    5.2.1 各种预取算法 144

    5.2.2 空间局部 147

    5.3 基于空间局部的条带化预取算法 148

    5.3.1 确认预取数据区域 149

    5.3.2 LSP算法描述 152

    5.3.3 算法实现过程中的问题 155

    5.4 能评估 157

    5.4.1 实验结果 158

    5.4.2 不同配置下的预取能 161

    5.4.3 关于预取磁盘独立的探讨 164

    5.5 本章小结 167

    6 面向存储并行的缓存管理算法 169

    6.1 并行磁盘系统缓存管理中的问题 169

    6.2 并行磁盘系统中的并行 172

    6.2.1 并行挖掘 172

    6.2.2 说明示例 173

    6.. PCAR算法中的挑战 175

    6.3 基于并行缓存管理算法 176

    6.3.1 如何形成并行队列以及顺序段 177

    6.3.2 PCAR缓存替换算法 179

    6.4 能评估 182

    6.4.1 不同日志下的实验结果 182

    6.4.2 不同系统配置下的能 185

    6.5 本章小结 187



    7 面向轨迹大数据的高能大数据压缩技术 188

    7.1 轨迹大数据概述 189

    7.1.1 轨迹大数据问题定义 191

    7.1.2 大数据管理 193

    7.2 轨迹大数据压缩 195

    7.2.1 轨迹大数据压缩国内外研究现状 195

    7.2.2 基于SPARK的轨迹大数据压缩框架 200

    7.3 时、空融合的轨迹大数据压缩 208

    7.3.1 轨迹分解 209

    7.3.2 空间路径压缩 211

    7.3.3 时间序列压缩 217

    7.4 实验与验 221

    7.5 本章小结 227



    8 高能轨迹大数据访问与检索 228

    8.1 轨迹大数据研究现状 1

    8.2 TSE高能轨迹大数据检索 243

    8.2.1 问题与挑战 244

    8.2.2 问题模型与符号定义 246

    8.. 基于路段的相似度量 248

    8.2.4 轻量级边与顶点索引 250

    8.2.5 面向相似搜索的剪枝技术 252

    8.2.6 实验与验 255

    8.3 TSE检索并行优化 262

    8.4 本章小结 271



    参考文献/ 272

    索 引/ 304


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