 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

5.1 数据库的安全性 5.2 数据库的完整性 5.3 数据库的并发控制 5.4 数据库的恢复 5.5 数据库的复制与镜像

一、数据库的发展 二、关系数据库 三、数据库管理系统和数据库系统 四、 Visual FoxPro介绍 五、 Visual FoxPro6.0的安装及使用

第14章 数据库编程基础 本章提要: 1.数据库的基本知识 2.SQL语言 3.数据库的建立 4.数据库的连接、操作

2.1关系数据库概述 2.2关系数据结构 2.3关系的完整性 2.4关系代数 2.5关系演算** 2.6关系数据库管理系统

1.1引言 1.2数据模型 1.3数据库系统的结构及功能 1.4数据库管理系统 1.5数据库工程与应用

一、数据库应用程序设计基础 二、数据库桌面（Database Desktop）工具的使用 三、BDE组件中的Table组件的使用 四、DataSource组件 五、数据控制组件

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

内容：学习物理实验基础知识、培养和提高学生的科学实验能力、培养与提高学生的科学实验素养

本课程面向非工科专业的学生,是必修统考 课。前导课程为:《计算机文化基础》 通过对该门课程的学习,使学生掌握关系数 据库以及数据库语言的基本概念和知识;具有操 作数据库的能力;对数据库语言及程序设计的思 路有一定了解,能阅读课程所介绍数据库语言编 写的程序;学习掌握 Visual FoxPro的基本应用 方法。为管理信息系统的应用与开发打下基础