海量数据

斯坦福大学 CS246 课程官方教材，探索海量数据集的挖掘技术。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

包含约两千多个翼型数据，以点坐标形式精准描述，是目前较为全面的翼型数据资源库。

通过数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等步骤，有序处理海量数据，助力企业深入挖掘数据价值，提升决策效率。

包含 13000 条成语，为成语查询应用提供支持。

这份英语词典数据包含超过 8 万条记录，并附带完整的建表语句，内容涵盖范围广泛。

针对数据库备份文件大于 20M 的情况，导入海量数据到 MySQL 有以下方法： 1. 分块导入将大文件分割成较小的块，逐块导入。 2. 使用 LOAD DATA INFILE该命令允许直接从文件导入数据，支持并发加载。 3. 使用 mysqldump使用 mysqldump 导出数据，然后通过管道导入到另一个 MySQL 实例。

MongoDB如何助力您管理Web应用程序收集的海量数据？ 本书由MongoDB开源数据库的开发和支持公司10gen的工程师撰写，深入浅出地介绍了面向文档数据库的诸多优势，以及MongoDB如何实现可靠、高性能和近乎无限的水平扩展。 无论您是数据库开发者、系统管理员还是项目中的其他成员，都能从本书中获益。 掌握文档模型: 探索以自包含的JSON风格文档处理数据，告别关系型数据库的束缚。 灵活的数据模式: 了解MongoDB的无模式数据模型如何处理文档、集合和多个数据库。 高效的数据操作: 执行基本的写入操作，构建复杂的查询语句来检索数据。 进阶配置: 掌握系统管理员所需的进阶配置技巧。 概念与案例: 了解MongoDB的核心概念和适用场景。

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