 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

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排序问题的基本概念，三种简单排序算法（插入排序、冒泡排序、选择排序）； Shell排序，快速排序，归并排序，堆排序，基数排序。 ★ 选讲地址排序、各种排序算法的理论和实验时间代价的讨论以及排序问题的下限的研究。 ◼ 8.1 排序问题的基本概念 ◼ 8.2 插入排序（Shell排序） ◼ 8.3 选择排序（堆排序） ◼ 8.4 交换排序 ❑ 8.4.1 冒泡排序 ❑ 8.4.2 快速排序 ◼ 8.5 归并排序 ◼ 8.6 分配排序和索引排序 ◼ 8.7 排序算法的时间代价