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大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究 被引量:3

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摘要 随着大数据时代的来临,大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业,其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度,因此,文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。
作者 宇文富博
出处 《科技创新与应用》 2017年第25期41-42,共2页 Technology Innovation and Application
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献20

  • 1Chris Anderson. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. Wired, 2008, 16 (7). 被引量:1
  • 2Albert-L~iszl6 Barab~isi. The network takeover. Nature Physics, 2012,8(1): 14-16. 被引量:1
  • 3Reuven Cohen, Shlomo Havlin. Scale-Free Networks Are U1- trasmall. Physical Review Letters, 2003, 90,(5 ). 被引量:1
  • 4Tony Hey, Stewart Tansley, Kristin Tolle (Editors). The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft, 2009 October 16. 被引量:1
  • 5Big Data. Nature, 2008, 455(7 209): 1-136. 被引量:1
  • 6Dealing with data. Science, 2011,331 ( 6 018 ): 639-806. 被引量:1
  • 7Complexity. Nature Physics, 2012, 8( 1 ). 被引量:1
  • 8Big Data. ERCIM News, 2012, (89). 被引量:1
  • 9David Lazer, Alex Pentland, Lada Adamic et al. Computational Social Science. Science, 2009, 323 ( 5 915 ): 721-723. 被引量:1
  • 10The 2011 Digital Universe Study: Extracting Value from Chaos. International Data Corporation and EMC, June 2011. 被引量:1

共引文献1613

同被引文献47

引证文献3

二级引证文献6

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