山东大学NoSQL数据库期末备考资料 获取整理完备的NoSQL数据库知识点概要和总结，并包含往年考试题，助力期末备考。

本指南整理了数据库期末考试相关内容，涵盖数据库原理、应用和开发技术，以及中国人民大学数据库题库中精选考题，帮助学生有效复习，掌握考试重点和难点。

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革力量。 通过学习本章节内容，您将建立起对大数据技术及其应用的系统性理解，为进一步深入学习和实践打下坚实基础。

《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapReduce程序进行数据处理。对于HBase，介绍了表的创建、数据的插入和查询方法，以及利用其强大的索引和过滤功能。此书还探讨了大数据的分析方法，如批处理分析、流式计算和交互式查询，以及大数据在多个行业中的实际应用案例。

本课程涵盖大数据技术的概念与原理，包括：Hadoop架构、HBase数据库、数据仓库、关系型数据库和R语言的应用。课程包含实操环节，涉及数据集上传、数据分析、数据互导和数据可视化等步骤。

【数据库原理期末复习】数据库是现代信息处理和存储的核心技术，对于理工科学生来说，理解和掌握数据库原理至关重要。将详细介绍数据库的核心概念、数据模型、数据库系统特点以及关系数据库。 1. 数据库系统概述：数据是各种信息形式的表达，需要以数字形式存储在计算机中。数据库作为数据的仓库，具有组织性、共享性和长期存储特性，由数据库管理系统（DBMS）负责管理。数据库系统（DBS）包含数据库、DBMS、应用系统和数据库管理员，提供数据独立性。 2. 数据模型：是现实世界数据的抽象表达，包括概念模型（如E-R图）、逻辑模型（如层次、网状、关系模型）和物理模型。 3. 数据完整性：在关系模型中，包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。 4. 数据库系统特点：具有数据集成性强、高度共享、低冗余和易扩展等特点，实现了物理和逻辑独立性。 5. 关系数据库：基于关系模型，采用二维表存储数据，具有关系操作（查询和更新）和完整性约束。关系代数是数据库查询的基础，通过运算表达查询需求。复习这些知识点有助于理解数据库原理，为期末考试做好准备。

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

通过实验，让读者掌握基本的Flink编程方法，并使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序。实验环境包括Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）和Flink1.9.1。每个步骤均附有运行截图，帮助读者深入理解Flink的基本原理、运行机制和编程技能。通过，读者能够巩固大数据的基础编程技能，加深对开发工具的应用。

数据挖掘是一本关于发现大数据集中隐藏模式的教材。它重点介绍了数据挖掘的基本概念和技术，强调使用数据库技术实现可扩展和高效的数据挖掘工具。