 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

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

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

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

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

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

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