《7.1.1 MapReduce概述》

大数据算法这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想，包括概率算法、I/O有效算法和并行算法，让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，并且以最新的研究成果为导向，让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习，同学可以掌握大数据算法设计的基本思想，并通过本门课程的作业，掌握大数据算法设计与分析的技术。

教程列表：

大数据算法-1.1.1 大数据的定义与特点

大数据算法-1.1.2 大数据算法-求解大数据上计算问题的过程

大数据算法-1.1.3 大数据算法-大数据算法的定义

大数据算法-1.1.4 大数据算法-大数据算法的特点与难点

大数据算法-1.1.5 大数据算法设计与分析

大数据算法-2.1.1 亚线性算法的定义

大数据算法-2.1.2 水库抽样—空间亚线性算法

大数据算法-2.1.3 平面图直径—时间亚线性计算算法

大数据算法-2.1.4 全0数组判定—时间亚线性判定算法

大数据算法-3.1.1 数据流中频繁元素-基础知识

大数据算法-3.1.2 数据流中频繁元素-算法与分析

大数据算法-3.1.3 生成树权重(一)

大数据算法-3.1.4 生成树权重(二)

大数据算法-3.1.5 数组有序性判定

大数据算法-4.1.1 外存存储结构与外存算法

大数据算法-4.1.2 外存排序算法(一)

大数据算法-4.1.3 外存排序算法(二)

大数据算法-4.1.4 外存查找树

大数据算法-5.1.1 B树(一)

大数据算法-5.1.2 B树(二)

大数据算法-5.1.3 KD树

6.1.1 表排序及其应用大数据算法-

大数据算法-6.1.2 时间前向处理方法

大数据算法-6.1.3 缩图法

大数据算法-7.1.1 MapReduce概述

大数据算法-7.1.2 字数统计

大数据算法-7.1.3 平均数计算

大数据算法-7.1.4 单词贡献矩阵的计算

大数据算法-8.1.1 连接算法

大数据算法-8.1.2 图算法(一)

大数据算法-8.1.3 图算法(二)

大数据算法-9.1.1 基于迭代处理平台的并行算法

大数据算法-9.1.2 基于图处理平台的并行算法

大数据算法-10.1.1 众包的定义

大数据算法-10.1.2 众包的实例

大数据算法-10.1.3 众包的要素

大数据算法-10.1.4 众包算法例析