技术体系

数据挖掘的核心内容，整理得还挺系统的，适合你在项目之余刷一刷概念。内容覆盖从数据预、OLAP、到关联规则挖掘这些常见但容易搞混的模块，讲得还算清晰，适合刚入坑数据的前端或数据相关岗位的同学快速理顺思路。

数据挖掘的概念、技术和应用场景讲得还挺细，适合刚入门或者需要整理知识体系的同学看看。内容从数据仓库、OLAP 到预、关联、特征提取等都讲到了，算是比较系统的一份资源。你要是对比如 Apriori 算法、聚类、分类预测这些关键词感兴趣，这文档能给你不少启发。是第六章关联规则那块，对做推荐系统的同学蛮有用的。对了，文章末尾还贴了几个相关文章的链接，继续拓展阅读也挺方便。

Hadoop技术的核心之一，HDFS体系结构，包括NameNode作为主控节点和DataNode作为数据块服务器。

梳理常见开源技术方案，了解其原理及应用场景。 帮助产品经理全面了解大数据技术体系。 提升对复杂系统的理解，拓展认知边界。

说到大数据技术，Google 的三个核心系统可以说是基础也关键的存在。GFS（Google File System）就是 Google 为了海量数据而开发的分布式文件系统。它设计上着重于高效性能和容错性，适合大规模数据存储。MapReduce 呢，简化了大数据的流程，把复杂的分布式计算任务拆解成 Map 和 Reduce 两个简单阶段，效率挺高的。Bigtable 则是 Google 的分布式数据库系统，存储非结构化和半结构化的数据，性能也相当强劲。通过这三者的配合，Google 实现了强大且高效的大数据架构。如果你是开发者，想了解如何设计类似的大规模分布式系统，学这三项技术有。它们不仅推动了

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系统技术架构包括HTML Web服务业务组件、数据访问界面、ETL/EAI组件等，用于生产系统数据处理与汇总，涵盖数据整合、存储和外部数据应用访问。ODS系统在数据应用与共享中起关键作用，支持查询、报表生成及动态计算，以及利用数据服务组件提供的数据共享功能。

本课程将深入剖析Hadoop的起源和体系架构，帮助您全面理解这个大数据处理平台。

在 Oracle数据库 的架构体系中，主要包括多个关键组件，协同工作来实现数据库的高效运转。Oracle架构通常由三个层次组成：物理层、逻辑层和视图层。物理层包括数据文件、控制文件和日志文件等，负责数据的存储和管理；逻辑层则包括表空间、数据库对象等，定义了数据的逻辑结构；而视图层则为用户提供对数据库的交互接口。此外，Oracle数据库体系还包括重要的功能模块，如实例、数据字典和共享内存等，它们共同确保数据库的高可用性和高性能。

为实现我国煤炭工业高质量发展，针对煤矿智能化初级阶段，开展了相关技术体系研究和工程建设。 智能化煤矿顶层设计 以“矿山即平台”理念为指导，将智能化煤矿整体架构划分为设备层、基础设施层、服务层和应用层，以实现煤矿生产、安全、生态、保障的智能化闭环管理。 多源异构数据融合 针对智能化煤矿信息孤岛问题，开展了多源异构数据建模、特征提取与数据挖掘技术研究，并研发了基于数据驱动的信息实体建模与更新技术。 高精度三维地质模型构建 研究了智能化煤矿高精度三维地质模型构建方法，提出了基于地质模型动态更新的煤层厚度自适应截割控制方法。 智能化工作面采掘接续设计 研发了工作面采掘接续智能设计技术，实现了接续工作面