大資料處理——tire樹
網上的資料較多，良莠不齊，特此找到了幾篇講的清楚，講的有邏輯性的博文，記錄下來，方便自己以後查閱
講原理比較清楚的
https://www.cnblogs.com/moonandstar08/p/5525344.html
講應用比較清楚的
http://dongxicheng.org/structure/trietree/
面試題
https://blog.csdn.net/roney123/article/details/51500999
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DKhadoop大資料處理平臺監控資料介紹
標題：DKhadoop大資料處理平臺監控資料介紹 2018年國內大資料公司50強榜單排名已經公佈了出來，大快以黑馬之姿闖入50強，並摘得多項桂冠。Hanlp自然語言處理技術也榮膺了“2018中國資料星技術”獎。對這份榜單感興趣的可以找一下看看。本篇承接上一篇《DKM平臺監控引數說明》，繼續就
淺談大資料處理
剛接觸大資料處理，將大資料處理的框架記錄下來，之後深入的研究。 大資料處理的必要性 目前網際網路中資料的數量正在飛速的增長，首先是G為單位，然後是T級別、P級別、E級別。資料雖然很多，但是我們往往只慣性我們感興趣的那一部分，因此我們需要對海量資料進行處理獲取有價值的資訊來為我們所用。比如
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從Storm到Flink：大資料處理的開源系統及程式設計模型（文末福利）
本文節選自CCF大資料教材系列叢書之《大資料處理》，本書由華中科技大學金海教授主編，包括大資料處理基礎技術、大資料處理程式設計與典型應用處理、大資料處理系統與優化三個方面。本教材以大資料處理程式設計為核心，從基礎、程式設計到優化等多個方面對大資料處理技術進行系統介紹，使得讀者能
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探索Greenplum的實踐，瞭解新一代大資料處理利器
作者：李樹桓 個推資料研發工程師 前言：近年來，網際網路的快速發展積累了海量大資料，而在這些大資料的處理上，不同技術棧所具備的效能也有所不同，如何快速有效地處理這些龐大的資料倉，成為很多運營者為之苦惱的問題！隨著Greenplum的異軍突起，以往大資料倉庫所面臨
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