大数据技术与应用实践指南（第2版）

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

BigData技术原理与应用(第2版) 本资源深入探讨了大数据技术的核心理论及其广泛应用。内容涵盖了大数据概念的阐释、存储方案的设计、处理方法的比较、分析技术的解读以及实际应用案例的解析。

深入掌握 MongoDB 大数据处理 本书紧跟 MongoDB 最新发展，涵盖了版本 2.2 的聚合框架和版本 2.4 的哈希索引等重要特性。由 10gen 的 David Hows 携手资深 MongoDB 开发者 Peter Membrey 和 Eelco Plugge 共同撰写，分享其宝贵经验和专业知识，助您成为 MongoDB 专家。

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

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。

《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。

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。

深入了解 SQLite 的起源、功能、用法和内部架构。全面涵盖 SQL、编程交互、移动开发和高级设计原理。

《Hadoop权威指南》（第2版）由清华大学出版社于2010年出版，作者是怀特，由曾大聃和周傲英翻译。 这本书以Hadoop的起源为起点，逐步深入，将理论与实践相结合，全面解读Hadoop这一处理海量数据集的强大工具。