掌握Scala全面指南

提供详尽目录的快速掌握Scala中文版本，帮助您快速入门并精通Scala编程语言。该版本注重实用性和易用性，使学习过程更加高效。

Oracle 11g全面掌握指南的第三部分（共3卷）。

这本MATLAB学习指南提供了详细的教程和实例程序，适合希望学习的人参考。

Access 2007的全面学习指南，轻松掌握Access的基础和进阶内容，适用于Access2010版本。

随着办公软件的广泛应用，Word、Excel、PowerPoint、Outlook、FrontPage和Access等工具已成为办公必备。掌握这些技巧将大大提高工作效率。

随着学习的深入，Oracle技术将逐步成为您的得力工具。

本指南详细介绍了 Scala 语言的某些特性，包括曾经让我困惑的特性。此版本基于 Coursera 上的 Scala 课程，并解释了课程中未详细说明的惯例用法。

SQL是一种ANSI标准的计算机语言，用于访问和操作数据库系统。它可以与多种数据库程序如MS Access、DB2、Informix、MS SQL Server、Oracle和Sybase等协同工作。SQL，即结构化查询语言，被广泛应用于管理和处理关系数据库。它支持查询数据、插入新记录、更新和删除现有数据，以及创建和管理数据库结构，包括表格、存储过程和视图等。SQL的核心功能包括使用SELECT语句查询数据，使用INSERT INTO语句添加新记录，使用UPDATE语句修改记录，使用DELETE语句删除记录，使用CREATE语句创建数据库和表格，使用ALTER语句修改表结构，使用GRANT和REVOKE语句设置访问权限。

《Hadoop权威指南》第三版是一部关于大数据处理和分布式计算的经典之作，专为对Hadoop有兴趣的读者提供深入理解和实践操作的指导。书中详细介绍了Hadoop生态系统的核心组件及其工作原理，帮助读者掌握如何在大规模数据集上进行高效的数据处理。 核心模块：HDFS与MapReduce Hadoop是一个开源框架，由Doug Cutting创建，用于存储和处理海量数据，设计思想源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）论文。Hadoop主要由两个部分组成：1. HDFS（分布式文件系统）：提供了高容错性和可扩展性。2. MapReduce：一种编程模型，专门处理和生成大型数据集。 知识点详解 HDFS基础：了解HDFS的设计原则、架构，命名节点（Namenode）和数据节点（Datanode）的角色，数据的冗余和容错机制。 MapReduce：掌握MapReduce的工作流程，分为Mapper和Reducer阶段，以及Combiner和Partitioner的使用。包括如何编写MapReduce程序并提供实例演示。 Hadoop集群配置：学习Hadoop集群的设置与管理，包括硬件选择、网络规划、安全策略与资源调度等。 Hadoop生态系统扩展：介绍YARN（资源管理器），替代了原来的JobTracker，扩展到包括HBase、Hive、Pig等工具。 数据输入与输出：理解TextInputFormat和SequenceFile等输入格式的使用，输出格式的处理及自定义。 故障检测与恢复：监控Hadoop集群的健康状态，如何应对节点故障与数据丢失问题。 优化技巧：优化MapReduce作业、HDFS配置，并通过Hadoop命令行工具进行管理与维护。 高级主题：更深入探讨Hadoop与大数据领域的前沿技术。