漫画算法与数据结构（大规模数据集） 针对流式数据场景，对常见的大规模数据集算法和数据结构进行了梳理和讲解。示例代码扫描封底的二维码获取。
《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》的重点并不是介绍通用的数据结构与算法分析。在大数据和人工智能的时代背景下，传统的经典算法往往性能不佳，甚至可能不起作用。本书以分布式数据集、流式数据结构与算法设计为主线，对流式数据采集、数据库中的数据结构设计、外部存储器算法进行介绍。目前，实际生产中已经形成了流式数据采集、存储、分析和计算的产品且成果显著。针对流式数据的采集和存储的产品主要有 Apache Kafka、Apache Pulsar 和 Pravega。流式数据的计算与分析主要经历了两代产品，第一代为 Apache Storm、Spark Streaming，目前流行的是第二代产品 Apache Flink。此外，还出现了 MPP(Shared Nothing 架构)的分布式并行架构数据库集群，主要有 Greenplum、HAWQ、HashData 等分布式数据库系统。通过在 MPP 架构基础上对流式数据的存储和计算支持，单节点每秒可处
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