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目录 1.第一章 大数据概述：（一）三次信息化浪潮（二）人类社会数据产生方式的3个阶段（三）大数据的3个发展阶段（四）大数据4V概念（五）数据存储单位之间的换算关系（六）大数据对科学研究的影响（七）大数据对思维方式的影响（八）大数据技术的不同层面及其功能（九）大数据计算模式及其代表产品（十）大数据产业的6个层次（十一）大数据与云计算、物联网（十二）物联网体系架构（十三）大数据与云计算、物联网

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨） Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点： 列族数据库优点：缺点： 文档数据库优点：缺点： 图数据库优点：缺点： NoSQL的三大基石CAP：BASEBASE的基本含义 最终一致性 MapReduce的各个执行阶段关系的自然连接运算Hadoop的局限性与不足Hadoop的改进与提升Hadoop1.0和Hadoop2

问题一：可视化代码中男女买家各个年龄段对比散点图中数值不显示以及坐标不正确问题如下图 解决方法： 1修改坐标 2修改数值 修改后散点图 问题二：各省份的总成交量对比中地图显示不出来，因为该部分代码源码中没有需要自己编写 这里地图有两种方法获得1是使用百度地图api，2是使用矢量地图，也就是json文件 该部分比较简单，需要ECharts和jsp基础，这里不做过多介绍 完成过程中 可以

文章目录 11. 流计算概述11.1 流计算概述11.1.1 数据的处理模型11.1.2 流计算概念与典型框架 11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.4.1 Storm 简介11.4.2 Storm设计思想11.4.3 Storm框架设计 11.5 Spark Spark Streaming Samza以及三种流计算框架比较11.6 Storm

文章目录 7. MapReduce7.1 MapReduce简介7.1.1 分布式并行编程7.1.2 MapReduce模型简介 7.2 MapReduce体系结构7.3 MapReduce工作流程概述7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序的执行过程7.6 WordCount实例分析7.7 MapReduce的具体应用7.8 MaReduce编程实践

文章目录 6.云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 UMP系统6.3.1 UMP系统概述6.3.2 UMP系统架构6.3.3 UMP系统功能 6.4 Amazon云数据库6.4.1 Amazon和云计算的渊源6.4.2 Amazon AWS6.4.3 AWS平台上的云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure 6.云数据库 6.1 云数据库概述 云计

文章目录 4. 分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase的应用方案4.6 HBase安装和编程实战 4. 分布式数据库HBase 4.1 HBase简介 HBase是BigTable的开源实现 对于网页搜索主要分为两个阶段 1.建立整个网页索引：设计网页爬虫，爬取

文章目录 4. 分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase的应用方案4.6 HBase安装和编程实战 4. 分布式数据库HBase 4.1 HBase简介 HBase是BigTable的开源实现 对于网页搜索主要分为两个阶段 1.建立整个网页索引：设计网页爬虫，爬取

文章目录 3. 分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS的体系结构3.4 HDFS的存储原理3.5 HDFS数据读写3.5.1 HDFS的读数据过程3.5.2 HDFS的写数据过程 3.6 HDFS编程实战 3. 分布式文件系统HDFS 3.1 分布式文件系统HDFS简介 HDFS就是解决海量数据的分布式存储问题 ​