AccessDatabaseEngine的应用实例

数据挖掘实践.pdf的作者是Olivia Oarr Rud左子叶。

AccessDatabaseEngine_2016 驱动适用于数据驱动的 Office 2016 应用程序，例如在 Excel 和数据库之间交换数据。此驱动提供 32 位版本，可从 Microsoft 官方网站下载。安装后即可使用。

国内应用 电商领域京东利用MongoDB存储商品信息，助力商品比价和关注功能实现。信息分类网站赶集网借助MongoDB记录页面浏览量。安全软件与应用平台奇虎360的HULK平台，基于MongoDB，每日处理高达200亿次查询。云存储服务百度云盘借助MongoDB管理着超过500亿条文件源信息记录。 国际应用 科研机构欧洲核子研究中心大型强子对撞机项目，选择MongoDB管理其庞大的数据量。新闻媒体作为全球领先的在线新闻门户网站之一，《纽约时报》也采用了MongoDB。开源社区全球知名的开源软件平台sourceforge.net，使用MongoDB构建其后端存储系统。

在多租户架构中，一个单一的实例（如multitenant-wp-12c-1949736.pdf）可以同时为多个租户提供服务，从而有效管理和优化资源使用。

MapReduce高级应用实例 本节深入探讨MapReduce的强大功能，通过一系列实际案例展示其在处理复杂数据问题上的灵活性。 1. 数据排序 1.1 内存排序: 利用MapReduce框架在内存中进行高效排序，适用于数据量适中的场景。 1.2 MR数据类型: 了解MapReduce内置的数据类型，为自定义数据类型奠定基础。 1.3 自定义MR数据类型: 根据实际需求创建自定义数据类型，增强MapReduce处理特定数据结构的能力。 1.4 使用自定义数据类型实现内存排序: 结合自定义数据类型和内存排序，实现更灵活高效的数据处理流程。 1.5 二次排序: 掌握二次排序技巧，实现更精准的数据分组和排序。 1.6 使用自定义MR数据类型实现二次排序: 将自定义数据类型应用于二次排序，优化特定数据结构的处理效率。 1.7 内存排序找出每一组中的最大值: 利用内存排序快速找出每组数据中的最大值，适用于需要快速获取关键信息的场景。 1.8 排序找出每一组中的最大值: 使用排序算法找出每组数据中的最大值，适用于数据量较大的场景。 2. 数据连接 2.1 两个表的简单Join操作: 学习如何使用MapReduce实现两个表的简单连接操作，为复杂数据分析提供基础。

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Matlab应用实例集锦包含了多种实用程序示例，涵盖了从数据处理到图像处理的各个领域。每个示例都详细介绍了其用途和实现方法，适合于需要深入了解Matlab应用技巧的学习者和工程师。

《HBase实战》这本书专注于介绍HBase在实际应用中的操作与应用场景。HBase是一个面向列的、高度可扩展的NoSQL数据库，构建在Hadoop生态系统之上，特别适合处理海量半结构化数据。它基于Google Bigtable的设计理念开发，提供实时的数据访问，支持PB级数据量。HBase的架构采用Master-Slave模式，包括HMaster、HRegionServer和Zookeeper等关键组件，用于管理和维护集群的元数据、数据分布与负载均衡。数据存储以表为单位，每个表由一个或多个列族组成，列族下包含多列，支持动态添加列。行键是唯一标识符，用于定位数据，同时支持多版本数据查询。HBase通过哈希分区将数据均匀分布在各个Region中，确保负载均衡和高可用性。

介绍了如何使用贝叶斯分类器进行文章类别判断，使用了斯密斯平滑方法，并提供了MATLAB源码。运行BayesClassifier即可完成分类，考虑到数据量较大，运行时间约为1分钟。