BigData技术原理与应用(第2版)

这门大数据课程蛮适合初学者，是对零基础的朋友。由厦门大学的林子雨老师主讲，课程内容覆盖了大数据的基础知识、存储、和等方面。最关键的是，课程不仅了理论知识，还结合了实际应用，你快速掌握大数据技术。也挺生动，结合了多实际案例，学习起来不枯燥。配套教材《大数据技术原理与应用》已经被不少高校采用，学习完这门课程，你的理解就会更透彻，能真正上手做一些大数据项目。课程的相关资源也丰富，像Spark、Linux、Matlab等技术都有涉及，如果你对这些感兴趣，课程里也有，挺实用的。总体来说，如果你刚开始接触大数据，这门课程还是蛮值得推荐的，入门难度不大，逐步深入也能你构建起完整的知识体系。

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

随着信息技术的迅猛发展，大数据正成为各行业不可或缺的重要资源。本书详细探讨了大数据技术在实际应用中的创新和发展。读者将从中获得深入的技术理解和实践指导，助力其在信息化时代的前沿探索。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》第二版，挺适合刚入门或者想系统梳理数据挖掘知识的你。书的结构清晰，理论讲得透，案例也蛮多，能帮你把抽象的概念落实到具体应用里。像分类、聚类、关联规则这些基本操作讲得都不复杂，配合练习做一做，理解起来还挺快的。 基础概念的解释不绕弯，什么是 KDD、怎么做数据清洗、模式评估这种流程，书里都有完整，感觉读起来不费劲。 而且第二版内容更新得还挺良心，像是加了流数据挖掘、文本挖掘、Web 挖掘这些比较新一点的技术，甚至还有对MapReduce和数据隐私的。你要是做大数据方向的，这部分内容挺有。 书里的案例比较贴近实战，比如怎么挖掘客户的购买习惯、怎么从医疗记录中找规律，

数据库系统概论的第二讲内容，讲得还挺系统的，适合刚入门的朋友看看。里头讲了啥是数据库系统、数据独立性这些基础概念，都是后面学 SQL、建模绕不开的核心点。你要是正好在啃《数据库原理与应用》，这份资料可以说是对着书看的好搭档。还有几个相关文章也蛮不错的，像是数据独立性和模式映射这些，都是实际项目里会碰到的东西，看一眼有数更放心。

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。

可并行化P2P应用擅长处理计算密集型任务，将大型任务分解成多个子任务，并在大量独立的对等端上并行执行。这一方法充分利用互联网上众多计算机的闲置算力，解决需要大量计算的复杂问题，例如使用不同参数的相同计算任务：外星生命搜索（SETI@home）、密码破解、风险预测、市场和信誉评估、人口统计分析等。 构件化应用尚未在P2P领域得到广泛认可，这类应用涉及在多个对等端上运行不同的构件，如Workflow、JavaBean、Web Services等。

数据库原理与应用（第3版）练习题解析，详细解答请参阅原文。

《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。