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扩展算法所需的概念和工具
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<p>我想开始考虑如何扩展我为数据分析编写的算法,以便它们可以应用于任意大的数据集。我想知道是什么相关的概念(线程、并发、不可变的数据结构、递归)和工具(Hadoop/MapReduce、Terracota和Eucalyptus)来实现这一目标,以及这些概念和工具之间的具体关联。我对R、Python和bash脚本以及C和Fortran编程有初步的背景,不过我也熟悉一些基本的函数式编程概念。我需要改变编程方式,使用不同的语言(Clojure、Haskell等),还是简单地(或者不是那么简单!)改编类似R/Hadoop(HRIPE)的东西。。。或者为Python编写包装器以启用多线程或Hadoop访问?我知道这可能涉及额外硬件的需求,我想了解一下可用的需求/选项可能是什么。我很抱歉这个相当大但又模糊的问题,但我只是想开始-提前谢谢!在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>扩展到大数据的主要方法是避免同时将大量数据集读入内存的情况。在python术语中,这通常意味着使用迭代器在可管理的块中使用数据集。在</p>
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