XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHadoop
程序结构BTECH（人工智能）IV年（i＆...
大数据：大数据的特征，大数据的应用，与其他系统的比较，与Hadoop的数据分析，扩展出来，数据流，组合仪功能，Hadoop流。hdfs，HDFS的设计，HDFS概念块，名称节点和数据节点，时钟缓存，HDFS联合，HDFS，高可用性，可用性和围栏，命令行接口，基本文件系统操作，基本文件系统操作，Hadoop文件系统，Hadoop文件流，数据流，数据流，数据流量，并与DIST
IBM 大数据成功案例
作为开源技术的长期支持者，IBM 选择 Hadoop 项目作为其大数据战略的基石。IBM 持续专注于为企业构建高级分析解决方案，在充分利用这些开源技术的同时，还增加了企业所需的管理和安全功能以及可靠性。Hadoop 能够跨多个计算平台处理大量信息，再加上 IBM 的分析功能，现在客户可以应对当今日益严峻的大数据挑战。IBM 基于 Hadoop 的产品组合还包括 IBM Cognos Consumer Insight（将社交媒体内容与传统业务分析相结合）和 IBM Coremetrics Explore（细分消费者购买模式并深入研究移动数据）。此外，Hadoop 是 IBM Watson 计算系统用于分配信息处理工作负载的软件框架，支持系统突破性地理解自然语言并快速提供问题的具体答案。
云存储的数据重复数据删除技术
摘要：随着信息数据的爆炸性增长，数据存储系统已进入云存储时代。尽管云存储系统的核心是在解决质量数据存储问题时分布式文件系统，但在所有存储系统中都存在大量重复数据。文件系统旨在控制文件的存储和检索方式。更少的研究重点关注云文件系统在应用级别上重复数据删除技术，尤其是对于Hadoop分布式文件系统。在本文中，我们在Hadoop分布式文件系统上为云应用程序开发人员设计了一个文件重复数据删除框架。建议的RFD-HDF和FD-HDFS两个数据删除解决方案在线处理数据重复数据删除，从而改善了存储空间利用率并降低了冗余。在论文的末尾，我们在RFD-HDFS和FD-HDF上测试磁盘利用率和文件上传性能，并将HDFS与两个系统框架的磁盘利用进行比较。结果表明，两系系统框架不仅实现了数据重复数据删除功能，还有效地降低了重复文件的磁盘利用率。因此，提出的框架确实可以通过消除冗余HDFS文件来减少存储空间。
新兴技术模块.pdf
图 1.1 蒸汽机 ...................................................................................................................................... 12 图 1.2 电力传输线 ................................................................................................................................ 12 图 1.3 高科技电子产品 ........................................................................................................................ 13 图 1.4 任意连接设备（ABCD） ............................................................................................................. 14 图 1.5 可编程设备 ............................................................................................................................. 15 图 2.1 数据处理周期 ............................................................................................................................. 23 图 2.2 从数据分析角度看数据类型 ............................................................................................. 25 图 2.3 数据价值链 ............................................................................................................................. 26 图 2.4 大数据的特征 ............................................................................................................................. 29 图 2.5 Hadoop 生态系统 ................................................................................................................ 31 图 3.1 人工智能（AI）
利用大数据和 AI-ML 进行安全分析
安全分析平台旨在处理 PB 级数据，并且应具有可扩展性。在此背景下，Elastic Search 和 Hadoop 可用作后端数据湖。Elastic Search 可以促进关联/警报规则、仪表板和分析。而 Hadoop 可以通过 python、spark 等附加工具促进机器学习分析。平台的主要数据来源是各种设备、服务器、端点、应用程序、网站和服务生成的日志。日志可以从连接到 NICNET 的政府 ICT 基础设施的各种来源收集，日志将经过处理并丰富其他详细信息（如地理位置、IP/域信誉等）。然后，将使用各种关联和安全规则在分析平台上分析处理后的日志。除此之外，机器学习模型还将处理日志，并尝试识别日志中的各种异常和可疑模式。可以将多种机器学习模型集成到安全分析平台中，每个 ML 模型都具有 AI-ML 模型用于安全分析的训练和学习能力，从而在一段时间内达到一定的成熟度。一旦 ML 模型达到成熟度级别，它就可以发现更高级、更复杂的攻击，而传统的基于规则的 SIEM 平台可能无法发现这些攻击。
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
多方面分析领域的大数据分析
从方法论上讲，大数据分析采用机器学习，自然语言处理和预测分析等先进技术来揭示不同数据源的模式，相关性和趋势（Ienca等，2018； Wang等，2018）。机器学习算法使医疗保健组织能够根据个人数据来预测患者的结果，优化治疗计划并个性化干预措施（Yichuan Wang等，2018； Malhi等，2020）。此外，云计算和分布式处理框架（如Apache Hadoop）的集成促进了可扩展的数据存储，检索和分析，这对于处理医疗保健设置中的大量和多种数据至关重要（Groves等，2016; Hopp等，2018）。
2024 年 1 月 Priyan Malarvizhi Kumar
• 在 2019 年至 2022 年连续四年被斯坦福大学评为世界前 2% 科学家之一。 • H 指数 = 35 • 精通大数据分析、数据科学、物联网、云计算和网络安全， • 8 年计算机科学和医疗保健跨学科环境的工作和研究经验。 • 8 年计算机科学教学经验。 • 精通计算机编程、统计分析和数据分析。 • 具有使用多节点 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、MapReduce、Hive、HBase、Python 进行大数据分析的经验。 • 具有书籍章节、科学和拨款写作的经验。 • 语言：英语和泰米尔语流利。 • 国籍：印度永久居民。