Hadoop 的大数据架构，用起来真的挺爽的。核心两个东西：一个是HDFS，管文件存储的；另一个是MapReduce，干并行计算的。配合起来，大文件怎么切、怎么放、怎么跑，统统搞定。适合你这种要成吨日志、搞推荐、跑的场景，实用得。 HDFS 的块机制有意思。128MB 一块，默认三份副本，分布在不同节点上。这样某台机器挂了也不慌，数据能迅速恢复。NameNode负责管理“谁放哪儿”，DataNode负责真实的存取，分工明确。 MapReduce的套路比较经典。先是Map阶段，数据生成一堆key-value；Shuffle一下，把相同 key 的聚到一块儿，是Reduce来做最终的聚合计算。说白

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革

大数据技术原理与应用（实验）这套实验课程可以你从零起步，快速掌握 Linux 和 Hadoop 操作。通过实际操作，先从 Linux 的基础命令入手，再逐步深入到 Hadoop 集群管理。操作如cd、ls、mkdir等命令都基础，但在大数据环境中相当有用。你可以通过这些命令完成文件管理、目录操作、权限修改等工作。，你会接触到 Hadoop 的文件系统操作，比如上传、下载文件，查看文件信息等等，真的是一门从基础到深入的好课程。实际操作结合案例，学得更快，理解更深。实验环境基于 Ubuntu 和 Hadoop 3.1.3，跟上这波大数据的潮流，保证你在未来的工作中也能得心应手！ 如果你对大数据还不

《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapRed

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

本课程涵盖大数据技术的概念与原理，包括：Hadoop架构、HBase数据库、数据仓库、关系型数据库和R语言的应用。课程包含实操环节，涉及数据集上传、数据分析、数据互导和数据可视化等步骤。

山东大学NoSQL数据库期末备考资料 获取整理完备的NoSQL数据库知识点概要和总结，并包含往年考试题，助力期末备考。

大数据期末考点全解析 这份资料整合了大数据课程的核心考点，涵盖单选题和多选题，并提供详细解答，助你轻松应对期末考试！

ACCESS 数据库的期末考试卷内容还挺全的，覆盖了从数据库设计到宏编程的多个知识点。像是常考的关系模式、查询语言、表单和报表设计，还有不少关于 VBA 和宏的实用题，适合复习用。 ACCESS 的数据库结构设计讲得还蛮细的，比如表结构是怎么由字段属性和记录组成的，关系模型里的完整性约束也有列出来，像实体完整性、参照完整性，这几个你得搞清楚。 题目里还提到一些使用技巧，比如画报表直线时按住Shift可以画垂直或水平线，这种小技能在赶工报表的时候真的蛮省事的。 VBA 那块有用OnError和Err异常的例子，挺实用的。还有关于AutoExec宏的，打开数据库就自动运行，搞自动初始化流程的时候方