-谷歌三篇重要論文讀后感

粗略看完谷歌三篇論文，《Google Mapreduce》、《Google File System》、《Google Big Table》，說(shuō)實(shí)話看的很迷茫，對(duì)于計(jì)算機(jī)的了解剛起步的我，實(shí)在很難這么短時(shí)間理解比較深刻的的論文，只能說(shuō)有一個(gè)大致的印象。 之前初步了解到學(xué)習(xí)谷歌的三篇論文需要java、分布式、操作系統(tǒng)這些基礎(chǔ)，也了解到大數(shù)據(jù)不可阻擋的趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)即是人工智能的基礎(chǔ)，也更堅(jiān)定了對(duì)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的決心。再說(shuō)三篇論文的三個(gè)名詞解釋。 MapReduce 是一個(gè)編程模型，主要針對(duì)于數(shù)據(jù)的處理和生成；Bigtable 是一個(gè)分布式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，它被設(shè)計(jì)用來(lái)處理海量數(shù)據(jù)；File System 一個(gè)面向大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的、可伸縮的分布式文件系統(tǒng)。 可以看出，這三篇論文都是與數(shù)據(jù)相關(guān)。而很難理解的分布式的概念有點(diǎn)與數(shù)學(xué)里面的微積分概念相似，把復(fù)雜的、巨大的數(shù)據(jù)，分解成許多小任務(wù)，小任務(wù)分別完成后再匯總起來(lái)，對(duì)所有小結(jié)果進(jìn)行匯總，就解決最開(kāi)始的大任務(wù)。 印象還比較深刻的是對(duì)gfs對(duì)大型文件的保存，對(duì)于大文件來(lái)說(shuō)，不能保存小塊，因?yàn)榉謮K太多，可以將每一塊變成一大塊，現(xiàn)在只需要存一個(gè)索引的位置。 對(duì)于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)谷歌三篇論文是很有必要的，基礎(chǔ)式的論文更值得入門者反復(fù)拜讀，才會(huì)有更深刻的理解。路漫漫其修遠(yuǎn)兮，如果真的想在這方面有了解和深入，要學(xué)習(xí)的還很多。初步看完了這三篇論文，更讓我看到了自己知識(shí)的薄弱，明白了探索不止的重要。往后一定會(huì)找更多時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，真正看理解它。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌三篇重要论文读后感的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。