BigData技术原理与应用(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 第六章 大数据分析与挖掘 大数据分析方法 机器学习算法 数据挖掘流程 第七章 大数据可视化 大数据可视化技术 可视化工具与平台 可视化设计原则 第八章 大数据安全与隐私保护 大数据安全威胁与挑战 数据安全技术 隐私保护技术 第九章 大数据应用案例 智慧城市 精准医疗 智慧交通 第十章 大数据发展趋势 大数据技术发展方向 大数据应用前景 大数据伦理与治理

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。

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。

《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。

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。

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。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

Hbase技术原理与应用案例解析 分布式数据库与Hbase 本部分阐述分布式数据库的概念，剖析Hbase的起源、发展历程，并结合实际案例探讨Hbase的典型应用场景。 Hbase基础概述 本部分对Hbase进行概述，重点阐述其核心原理，为后续深入理解Hbase技术打下基础。 Hbase技术详解 本部分深入解析Hbase的关键技术，包括核心组件的功能和运作机制，以及针对性能提升的技术优化方案。 Hbase应用实践 本部分通过一个Java API案例，演示Hbase的开发流程，并结合实际应用场景，探讨Hbase的优化策略，以提升系统性能和效率。