大数据技术与应用实践指南（第2版）

这门大数据课程蛮适合初学者，是对零基础的朋友。由厦门大学的林子雨老师主讲，课程内容覆盖了大数据的基础知识、存储、和等方面。最关键的是，课程不仅了理论知识，还结合了实际应用，你快速掌握大数据技术。也挺生动，结合了多实际案例，学习起来不枯燥。配套教材《大数据技术原理与应用》已经被不少高校采用，学习完这门课程，你的理解就会更透彻，能真正上手做一些大数据项目。课程的相关资源也丰富，像Spark、Linux、Matlab等技术都有涉及，如果你对这些感兴趣，课程里也有，挺实用的。总体来说，如果你刚开始接触大数据，这门课程还是蛮值得推荐的，入门难度不大，逐步深入也能你构建起完整的知识体系。

大数据技术原理与应用 复习要点 第一章 绪论 大数据概念及特征 大数据发展历程与应用领域 大数据关键技术 第二章 大数据处理架构Hadoop Hadoop生态系统组件 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 资源管理系统YARN 第三章 分布式数据库HBase HBase数据模型与架构 HBase读写流程 HBase应用场景 第四章 NoSQL数据库 NoSQL数据库概述 键值数据库Redis 文档数据库MongoDB 图数据库Neo4j 第五章 流数据处理技术 流数据处理概述 流数据处理框架Storm 流数据处理框架Spark Streaming 第六

深入掌握 MongoDB 大数据处理 本书紧跟 MongoDB 最新发展，涵盖了版本 2.2 的聚合框架和版本 2.4 的哈希索引等重要特性。由 10gen 的 David Hows 携手资深 MongoDB 开发者 Peter Membrey 和 Eelco Plugge 共同撰写，分享其宝贵经验和专业知识，助您成为 MongoDB 专家。

BigData技术原理与应用(第2版) 本资源深入探讨了大数据技术的核心理论及其广泛应用。内容涵盖了大数据概念的阐释、存储方案的设计、处理方法的比较、分析技术的解读以及实际应用案例的解析。

MongoDB 作为 NoSQL 数据库，大数据的能力可圈可点。这本《MongoDB 大数据权威指南中文第 2 版》是一本适合进阶开发者的好书，内容实用，了从基本的 MongoDB 操作到大数据架构的应用。对于那些想深入了解 MongoDB 的性能优化、数据建模和分布式架构的朋友来说，挺有的。书中的实例也具体，你可以直接拿来用，省去了多摸索的时间。而且，中文版本的翻译也蛮流畅，理解起来没有障碍。如果你对 MongoDB 感兴趣，或者已经在用它大数据，强烈推荐这本指南哦。

大数据技术的全景梳理书还真不多，这本《大数据技术原理与应用》就挺值得一看。内容从概念、存储到应用，讲得比较系统，适合刚入门或者想捋清思路的人。Hadoop、Spark这些常见技术也都有提到，嗯，框架清晰，讲得不啰嗦。 清楚的大数据架构图，配合具体案例，比如怎么日志数据，怎么做用户行为，看着不会发懵。HDFS的也比较贴地气，讲了它怎么拆分大文件、怎么保证不丢数据，理解起来没啥门槛。 数据部分也讲得还不错，MapReduce流程清晰，还穿插了一些小技巧，像是怎么优化任务、怎么分区调度，这些对实际项目挺有用。再加上有配套的练习题，你要是动手做一做，会更有感觉。 如果你之前对大数据只是听说过但没系统学

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

本教材深入探讨华为在大数据领域的创新与实践，涵盖以下核心内容： 大数据技术发展趋势: 分析当前大数据技术发展方向，解读行业最新动态，展望未来趋势。 华为大数据解决方案: 详细介绍华为在大数据平台、数据仓库、数据湖等方面的解决方案，阐述其核心技术架构、优势及应用场景。 大数据应用案例: 结合实际案例，展示华为大数据解决方案在不同行业的应用，例如智慧城市、金融科技、智能制造等，体现其商业价值。

大数据开发涉及利用多种技术和工具对海量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，以支持业务决策、产品优化及市场洞察。关键流程包括数据采集与存储（从传感器、日志文件、API等获取数据并选择合适存储系统）、数据清洗与预处理（质量检查、数据转换和整合）、数据建模与分析（应用统计分析和机器学习算法）。