该文档来自于University of Delaware电子与计算机工程系教授，计算机系统结构和并行系统实验室创始人暨主任高光荣在2014中国大数据技术大会主会的演讲“大数据系统核心技术 ”。

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高级大数据系统课后习题1

从大数据来源、大数据处理、逻辑架构以及物理架构 4 个方面分析大数据系统的工作原理， 剖析大数据的储 存、处理、采集、利用等方面存在的安全风险并分析其可能遭受的网络攻击及可持续攻击。通过以上分析， 加强人们 对大数据系统安全威胁的认知

大数据系统学习笔记-0002 - Hadoop集群搭建 - 资源包 资源列表： hadoop-2.7.4.tar.gz jdk-8u301-linux-x64.tar.gz zookeeper-3.4.10.tar.gz

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首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系 统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计 算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数 据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

近年来，Internet的发展使全球数据量快速增长，大数据时代的到来给传统计算带来了巨大挑战。 大数据系统（例如hadoop，spark）正成为处理大数据的重要平台，但是由于大数据应用程序本身的设计缺陷以及不合理的分布式框架配置，因此难以实现大数据系统中应用程序的性能。计算机理论的最高速度，因此如何定位大数据系统的性能瓶颈并分析瓶颈原因。值得研究。 本文提出了大数据系统的5层性能评估模型，为性能分析提供了可靠的基础，同时，提出了大数据系统的性能优化模型，可以弥补性能瓶颈。位置和瓶颈分析，并进一步优化性能。 基于这两个性能模型，实现了一个基于事件的性能工具来分析性能数据。 实验结果表明，这两个性能模型对大数据系统的性能评估和优化有效，可将大数据系统的平均运行时间缩短19％。

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