大数据导论：并行编程模型--MapReduce-之一课件

并行计算（Parallel Computing）或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的计算，目的是提高计算速度，以及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

2021-12-27
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大数据导论：基于Hadoop的数据仓库之二课件

Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。

2021-12-27
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大数据导论：基于HDFS的数据库之三课件

Hbase安装？ 1 Hbase的三种运行模式：单机模式、伪分布模式、分布式模式。？单机模式可以不依赖于HDFS；？伪分布模式和分布式模式需要HDFS支持。？一般安装Hadoop过程中并没有安装Zookeeper， Hbase等，只是安装了HDFS和MapReduce等核心组件， Zookeeper需单独安装。？ 2 下载Hbase的安装包；？ 3 解压Hbase安装包到某个文件夹中，例如/usr/local；？ 4 把文件夹下的/bin添加到path中，例如/usr/local/path；

2021-12-27
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大数据导论：基于HDFS的数据库之二课件

采用了很多数据库的实现策略。但并不支持完整的关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。？将数据看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable

2021-12-27
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大数据导论：HDFS的简要介绍课件

HDFS概述？分布式文件系统 – 在物理上是由多个计算机作为节点构成； – 节点分为主节点（Master Node）和从节点（Slave Node）；？ HDFS（Hadoop Distributed File System） – HDFS是一种适合运行在通用硬件上的，具有高容错、高吞吐量的分布式文件系统。 – 主从节点称为NameNode和DataNode；

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5G进展综述及6G展望

回顾移动通信整个标准的历史，ITU给3G的命名是IMT-2000，4G命名为IMT Advanced，加上5G的IMT-2020，基本是10年一个标准。正如在2013年2月，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立IMT-2020 （5G）推进组，在2019年，同样由工信部推动成立了立足于6G研究的IMT-2030（6G）推进组，并于今年6月正式发布了《6G总体愿景与潜在关键技术》白皮书，阐述了对于6G总体愿景、八大业务应用场景和10大潜在关键技术的展望。自此，从标准层面，可以说5G已经完成了第一阶段提供基本完善的标准版本工作，业界已经将目光投向了5G的演进和6G新技术的研究。在R17即将第二阶段冻结之前，我们概述下5G的进展，简单做一个总结。

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大数据导论：hadoop简介之二课件

传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

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DOCOMO毫米波5G宏站1800米覆盖

大规模多用户MIMO（Massive MU-MIMO）系统需要部署比用户终端多得多的射频（RF）传输链路以进行适当的空间复用。这与传统上仅用一条RF链路向很多幅天线馈送信号、以模拟方式控制相位移动（模拟波束赋型）的系统（如下图所示）是不同的---相当于一个单天线终端具备一幅高指向、可控制的天线。

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