基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究

传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题。Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域。本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法 ,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台。实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率。

转喻性“吃+X+饭”结构考察

现代汉语"吃"是一个常用的高频动词,本文主要考察的是与"吃"相关的一类动宾短语——"吃+X+饭"结构。从它们的产生和发展开始,论述作为"吃"后面宾语的"X饭"的性质,用认知语言学中转喻的认知机制将"X饭"界定为来源宾语,而非受事宾语,并用中国传统的文化背景、语言的经济性原则。句法结构的象似性来解释这一结构存在的合理性。

基于Hadoop的海量网分数据MapReduce排序算法

电信运营商的客户数据以万亿比特计,若充分利用这些数据,深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息,将有助于移动运营商更好地管理客户关系。为达到该目的,文章研究一种采用Hadoop技术对网分数据进行排序的方法,将网分位置排序算法用MapReduce技术改写,极大地提高了排序的效率,同时不影响排序的精度。