常见大数据处理方法综述——算法总结.pdf

《数据算法：Hadoop与Spark大数据处理技术指南》详细探讨了多种基本设计模式、性能优化技术以及数据挖掘与机器学习解决方案，解决生物信息学、基因组学、统计学以及社交网络分析等领域的关键问题。此外，本书还简要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark的基本原理和应用。

Apriori算法通过找出符合最小支持度的所有频繁项集，从而产生强关联规则。这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。算法采用递归方式生成所有频繁项集，并过滤掉可信度低于给定值的规则。

首先根据数据处理形式的差异，介绍了不同类型数据的特点及其典型应用场景以及相应的代表性处理系统。总结了大数据处理系统的三大发展趋势。随后，对支持这些系统的大数据分析技术和应用进行了简要综述，包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等，突出了这些技术在理解大数据分析过程中的关键作用。最后，分析了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战，并提出了可能的应对策略。

Oracle 数据处理基础知识 1. Oracle OLAP 与 OLTP 介绍 数据处理主要分为两类：联机事务处理 (OLTP) 和联机分析处理 (OLAP)。 OLTP：传统关系型数据库的主要应用，处理日常事务，如银行交易，注重数据库内存效率和并发操作。 OLAP：数据仓库系统的主要应用，支持复杂分析操作，提供直观易懂的查询结果，注重数据分析和磁盘 I/O。

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本书由夏俊鸾、黄洁、程浩等专家学者共同编写，深入浅出地讲解了Spark大数据处理技术。作为一本经典的入门教材，本书内容全面，涵盖了Spark生态系统的核心概念、架构原理以及实际应用案例，为读者学习和掌握大数据处理技术提供了系统化的指导。

Spark：大数据处理的瑞士军刀 Spark，源自加州大学伯克利分校AMP实验室，是一个通用的开源分布式计算框架。它以其多功能性著称，支持多种计算范式，包括： 内存计算：Spark利用内存进行计算，显著提高了迭代算法和交互式数据分析的速度。 多迭代批量处理：Spark擅长处理需要多次迭代的批量数据，例如机器学习算法。 即席查询：Spark可以对大规模数据集进行快速查询，满足实时数据分析的需求。 流处理：Spark Streaming 能够处理实时数据流，并进行实时分析。 图计算：GraphX 是 Spark 的图计算库，用于处理大规模图数据。 Spark凭借其强大的性能和灵活性，赢得了众多企业的青睐，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等。 《Spark快速数据处理》将带您深入学习Spark，内容涵盖： Spark安装与集群配置 Spark作业的运行方式（交互模式和脱机模式） SparkContext的连接与使用 RDD（弹性分布式数据集）的创建与保存 Spark分布式数据处理 Shark与Hive的集成 Spark作业的测试与性能优化 通过学习本书，您将掌握使用Spark进行高效数据处理的技能，应对大数据时代的挑战。

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随着大数据计算平台的发展，利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析，助推了大数据和人工智能应用的落地。面对互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据处理需求，数据流计算逐步引入了当前一些大数据处理平台。比较了传统软件工程的面向数据流的分析与设计方法，以及当前针对大数据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考，分析了它们的差异和不足，总结了数据流编程模型的主要特征和关键要素。此外，还分析了当前数据流编程的主要方式，并探讨了它们与主流编程工具的结合。针对大数据处理的数据流计算业务需求，提出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。