核心

MongoDB，一个采用BSON格式存储数据的开源文档数据库，为开发者提供灵活、可扩展、高性能的数据库方案。其核心特点如下： 面向文档的数据模型: 以BSON格式存储数据，文档结构类似JSON对象，包含键值对、数组、嵌套文档。这种灵活性使其适用于多样化的数据模型，无需预先定义表结构。 集合和文档: 数据存储在集合中，类似关系型数据库的表；文档是基本数据单元，类似关系型数据库的行。 数据库查询语言: 支持强大的查询语言，进行复杂查询和筛选。查询语言采用JSON格式，易于理解和构建。 索引支持: 支持索引，提高查询性能。包括单字段索引、复合索引等多种类型。 自动分片和复制: 支持自动分片，可水平

spark-graphx_2.11-2.1.1.jar 是 Apache Spark 项目中用于图计算的 GraphX 库的核心组件。该 JAR 文件包含了构建和操作图所需的关键类和方法，例如： 图的创建和转换 常用的图算法（例如，PageRank、三角形计数） 图的属性操作 图的结构分析 GraphX 基于 Spark 的分布式架构，能够高效地处理大规模图数据。

泰坦核心库：Titan 数据库的核心库。

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELE

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千

基本概念及原理 安装配置与应用管理 分布式协调与锁服务 集群状态管理与变更通知 实践场景与案例分析

MySQL 核心概念速查 数据库系统 (Database System) DBS 数据库 (Database) 数据库管理系统 (Database Management System) DBMS SQL 语言 Structured Query Language：结构化查询语言 SQL 分类 DDL - 数据定义语言 DML - 数据操作语言 DQL - 数据查询语言 DCL - 数据控制语言

深入探讨 Hadoop 架构中至关重要的 DataNode、NameNode 和 Secondary NameNode 等概念，剖析其设计理念和运作机制。

mlproj 核心代码库 此代码库包含 mlproj 项目的核心功能实现，不依赖于任何命令行界面 (TUI) 组件。 待办事项 增加对字段和字段范围索引的支持。

深入探索数据存储、组织与管理的核心技术，了解其在信息时代的关键作用。掌握高效的数据操作方法，为决策提供有力支持。