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這兩本書分別來自五南 和PCuSER電腦人文化所出版 。

健行科技大學 資訊管理系碩士班 邱南星所指導 葉志翔的 提升Hadoop Map Reduce運算效能之研究 (2017),提出1tb硬碟推薦關鍵因素是什麼,來自於大數據、Hadoop、Map Reduce、參數調整。

而第二篇論文大葉大學 資訊工程學系碩士班 張顧耀所指導 陳世穎的 巨量資料儲存效能之研究及其應用 (2016),提出因為有 Hadoop、HDFS、效能分析、分散式檔案系統、巨量資料的重點而找出了 1tb硬碟推薦的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了1tb硬碟推薦,大家也想知道這些:

大數據逆轉力:數據狂人、棒球老教練和他不起眼的球員們

為了解決1tb硬碟推薦的問題,作者TravisSawchik 這樣論述:

難以置信的好!紐約時報暢銷書!   十年來,大數據的技術和分析方式已有巨大的進展,每年自動生成的棒球資料量已經等同於二十世紀的資料總量。   大數據究竟是萬靈丹,還是虛有其表的裝飾品?   《魔球》故事十年後,大數據已經不是「新」策略,幾乎每個大聯盟球隊都聘請了至少一位數據分析師,但也幾乎每位分析師都抱怨:「分析結果並未用在比賽上。」為什麼?因為經驗豐富的老教練、老球員不相信也不買帳,過往的經驗和傳統局限了球隊的發展,大量資料來襲,管理思維卻沒有跟著更新,導致球隊無力招架,根本不知道怎麼利用。   所以,當新工具遇到舊領導,管理才能和溝通能力才是關鍵。   看匹茲堡海盜隊經驗老

道的教練和大數據分析師如何通力合作,在資金短缺又沒有後援的情況下,用有限的資源和突破性的超凡戰略贏回比賽,徹底改變了球隊的命運。大數據給予可能,但領導管理能力和溝通技巧同樣重要,從本書實例可以看到大數據在實踐和應用時,該如何面對矛盾、如何整合不同的意見才能有效率的合作?本書適合對商業管理和改善團隊經營有興趣者,同時也是一本有趣的大數據入門書,如果你同時是棒球迷,那就更不能錯過了! 名家推薦   國立臺灣大學管理學院 任立中   中華職業棒球大聯盟現任會長 吳志揚   行政法人國家運動訓練中心首任執行長 邱炳坤   國立體育大學 校長 高俊雄   熱血棒球主播 徐展元   Vamos Spo

rt 共同創辦人 徐裴翊   亞洲棒球總會(BFA)技術委員長 楊清瓏   聯合拍胸脯推薦!   防守就是最好的攻擊!運用大數據,製造NICE PLAY,掌握勝利契機!──中華職業棒球大聯盟會長  吳志揚   二十一世紀初最棒的棒球故事,這不只是關於大數據的故事,更是新世代數據分析師與傳統球隊領導間的合作精神。——福斯體育網美國職棒專欄作家   Ken Rothansel   本書毫無疑問為《魔球》後的最佳續作,也是未來十年優秀團隊欲取得勝利的必備藍圖。索奇克完成了大師級的著作!——知名棒球數據庫Lahman’s Baseball Database 創辦人 Sean Lahman  

 一本非常富有啟發性的著作!——權威棒球媒體「棒球美國」(Baseball America)   和《魔球》的故事同樣亮眼!——美國《書目雜誌》重點書評(Booklist, starred review)   索奇克完美的剖析數據及球賽,所有讀者都會愛不釋手——《出版者周刊》(Publishers Weekly)   透徹、卓越且富有洞見!——MLB美國職棒官方媒體資深主播與球評 Brian Kenny   特拉維斯•索奇克精準地描繪了棒球隊使用的策略和夾在其中的關鍵人物。在這個由大數據驅動的世界中,他真正的掌握了大聯盟隊伍成功的本質。——美國棒球研究協會會長 Vince Gennar

o   寫作風格令人佩服,既有趣又淺顯易懂!——前紐約大都會隊總經理 Jim Duquette

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提升Hadoop Map Reduce運算效能之研究

為了解決1tb硬碟推薦的問題,作者葉志翔 這樣論述:

根據2012年國際數據資訊公司的調查報告指出,數位資料的資料量在西元2020年時將成長到40ZB左右,相當於全球每人平均擁有大約5000GB左右的資料量,至少需要5顆1TB的硬碟才能夠儲存,若要將這些資料變成有用的資訊就必須要經過資料處理的動作,而如何有效率的處理這些大數據資料是為本研究之動機。為了能夠有效率的處理資料,現在已有許多的大型資訊公司如Facebook、Yahoo與Amazon等都採用Hadoop來處理資料。Hadoop是一個開放式原始碼授權的大數據處理系統,主要的核心技術為Map Reduce,不僅可以建置於商業用的伺服器也可以建置於一般的消費型個人電腦,Hadoop除了可以透

過單機建置的方式進行資料處理外,也可以透過將多台機器組合在一起建置成一個Hadoop集群來提升資料處理的速度,雖然透過集群的方式建置Hadoop系統的確可以提升資料處理的速度,但是Hadoop系統中預設的參數設定值只提供系統基本運作的功能,並沒有針對不同的運作環境做最佳化的調整因而導致無法發揮出全部的運算效能,因此本研究透過參數調整的方式有效的提升了Hadoop在進行資料處理時的效能,根據本研究的研究結果,Hadoop在資料處理的效能上最多提升了2.36倍。

最強嚴選!Google超級密技活用攻略

為了解決1tb硬碟推薦的問題,作者PCuSER研究室 這樣論述:

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巨量資料儲存效能之研究及其應用

為了解決1tb硬碟推薦的問題,作者陳世穎 這樣論述:

隨著巨量資料的增加,許多企業紛紛想導入Hadoop分散式檔案系統來取代傳統檔案伺服器,然而對於分散式檔案系統的配置卻沒有一個參考,往往都是推薦使用昂貴的伺服器來進行儲存,但是伺服器的硬體容錯與Hadoop本身的軟體容錯重疊,相同容量卻會多出三倍成本。分散式檔案系統的硬體配置相當重要,若沒針對效能重點投資,將會造成成本的浪費。 為了解決上述的問題,本篇論文要針對不同硬體的配置來改善Hadoop的整體效能,透過更換不同的硬體做交替測試了解哪種硬體對於Hadoop是最重要的,日後若是有對於Hadoop硬體配置、升級的需求者,可以做為他們的一個參考依據。本論文也實作了一個透過PHP上傳

檔案到Hadoop的網站,方便使用者使用網頁就可以做到上傳及下載的功能,降低使用門檻。