Hadoop 是 Big Data 的好朋友 7 / 74 Hadoop + Big Data 的預測 然後就可以寄更精準的型錄給你(女兒)！ 8 / 74 Hadoop + Big Data 的分析 然後一堆書(作者)就被打臉了！ 9 / 74 1. Submit Job 2. JT 分派 Task 給 TT 3. TT 執行 Task 4. TT 向 JT 回報 Hadoop 1.x BigQuery Google 與 Twitter 在世界盃足 球賽的期間合作，透過 Dataflow 讀取數百萬則 Twitter 貼文，做球迷情感分析 號稱下一代的 Dataflow 目前也是寫 Java iThome Google I/O 2014 快報：雲端大資料分析服務 Dataflow 現身 62 / 74 Data 重要議題： SQL on Hadoop NoSQL and Hadoop

小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 複雜度分析 17 2.1 演算法效率評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代與遞迴 若你是演算法“大神”，我們期待收到你的寶貴建議，或者一起參與創作。 前置條件 你需要至少具備任一語言的程式設計基礎，能夠閱讀和編寫簡單程式碼。 0.1.2 內容結構 本書的主要內容如圖 0‑1 所示。 ‧ 複雜度分析：資料結構和演算法的評價維度與方法。時間複雜度和空間複雜度的推算方法、常見型別、 示例等。 ‧ 資料結構：基本資料型別和資料結構的分類方法。陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、 圖等 0‑8 演算法學習路線 0.3 小結 ‧ 本書的主要受眾是演算法初學者。如果你已有一定基礎，本書能幫助你系統回顧演算法知識，書中源程 式碼也可作為“刷題工具庫”使用。 ‧ 書中內容主要包括複雜度分析、資料結構和演算法三部分，涵蓋了該領域的大部分主題。 ‧ 對於演算法新手，在初學階段閱讀一本入門書至關重要，可以少走許多彎路。 ‧ 書中的動畫圖解通常用於介紹重點和難點知識。閱讀本書時，應給予這些內容更多關注。

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