-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》，說實話看的很迷茫，對于計算機的了解剛起步的我，實在很難這么短時間理解比較深刻的的論文，只能說有一個大致的印象。 之前初步了解到學習谷歌的三篇論文需要java、分布式、操作系統這些基礎，也了解到大數據不可阻擋的趨勢，大數據即是人工智能的基礎，也更堅定了對大數據學習的決心。再說三篇論文的三個名詞解釋。 MapReduce 是一個編程模型，主要針對于數據的處理和生成；Bigtable 是一個分布式的結構化數據存儲系統，它被設計用來處理海量數據；File System 一個面向大規模數據密集型應用的、可伸縮的分布式文件系統。 可以看出，這三篇論文都是與數據相關。而很難理解的分布式的概念有點與數學里面的微積分概念相似，把復雜的、巨大的數據，分解成許多小任務，小任務分別完成后再匯總起來，對所有小結果進行匯總，就解決最開始的大任務。 印象還比較深刻的是對gfs對大型文件的保存，對于大文件來說，不能保存小塊，因為分塊太多，可以將每一塊變成一大塊，現在只需要存一個索引的位置。 對于大數據的學習，學習谷歌三篇論文是很有必要的，基礎式的論文更值得入門者反復拜讀，才會有更深刻的理解。路漫漫其修遠兮，如果真的想在這方面有了解和深入，要學習的還很多。初步看完了這三篇論文，更讓我看到了自己知識的薄弱，明白了探索不止的重要。往后一定會找更多時間來學習大數據，真正看理解它。

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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