云计算背景下,大数据的存储与管理有着分布式、动态式和异构等特点,这就给研发数据处理系统工作带来了一些困难。基于此,本文从云计算的分布式数据入手,对数据协同处理机制的应用进行详细分析,希望能为分布式数据挖掘提供更多的思路和方法。

1 批量删除txt或者000文件的头文件或者数据说明部分 2 把同一月份的数据放在一个文件夹下面进行合并成一个文件 3 对数据按照站点进行拆分存储 4 对数据进行求和 5 对求和后的点数据进行插值 带说明文件

处理NGSIM出具，通过Python代码实现对同一时间跟驰前车的速度读取与写入，并将两车速度差结果写入表格。

python调用MRT软件，批量处理MODIS数据，适合了解MRT软件的用户；可联系协助调试，代码注释的基本比较清楚。

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1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 3. 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 4. 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。（利用hash分而治之，然后上归并，堆） 5. 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

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此份文档来源于今年十月份AI论坛上，由NVIDIA 公司介绍的其产品DPU 数据中心处理器的演变和发展趋势，内容详实，保留了原版PPT中的所有内容，供各位同仁参考学习。