BigData技术原理与应用(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

随着信息技术的迅猛发展，大数据正成为各行业不可或缺的重要资源。本书详细探讨了大数据技术在实际应用中的创新和发展。读者将从中获得深入的技术理解和实践指导，助力其在信息化时代的前沿探索。

SQL技术完全手册(第2版)详细介绍了SQL命令和语句的使用方法、关系数据库的建立和管理、强大查询的执行及性能调优，还涵盖了安全政策的实现、DDL语句和API的应用、集成XML和Java脚本等技术。此外，还介绍了内存数据库、流数据库和嵌入式数据库的应用，全面探讨了SQL技术的使用和发展。

可并行化P2P应用擅长处理计算密集型任务，将大型任务分解成多个子任务，并在大量独立的对等端上并行执行。这一方法充分利用互联网上众多计算机的闲置算力，解决需要大量计算的复杂问题，例如使用不同参数的相同计算任务：外星生命搜索（SETI@home）、密码破解、风险预测、市场和信誉评估、人口统计分析等。 构件化应用尚未在P2P领域得到广泛认可，这类应用涉及在多个对等端上运行不同的构件，如Workflow、JavaBean、Web Services等。

数据库原理与应用（第3版）练习题解析，详细解答请参阅原文。

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》第二版，由Morgan Kaufmann出版社于2005年出版，是一本探讨机器学习和数据挖掘应用的经典书籍。

摩根考夫曼出版的数据挖掘权威指南，提供机器学习工具和技术，帮助挖掘大量数据中的见解。

HTML 表单和 CGI 接口的结合，挺实用的，是在用户输入和后台交互时。像这个《Web 数据库技术（第二版）》中的内容，了如何设计 HTML 表单，并通过公共网关接口（CGI）提交的表单数据。比如，使用表单让用户输入姓名、电子邮件地址、留言内容，提交后可以把数据存到服务器。CGI表单后，反馈给用户操作结果，整个过程其实比较简单，掌握了基本的表单提交和 CGI 接口，你就能做出多有用的小工具。是对于刚开始接触的同学，直接在表单页面加上<input>、<textarea>等元素，后端逻辑其实不复杂。你可以参考这些代码示例，了解GET、POST求如何工作。嗯，如果你想更深入