• 7.1 概述 • 7.2 MapReduce体系结构 • 7.3 MapReduce工作流程 • 7.4 实例分析：WordCount • 7.5 MapReduce的具体应用 • 7.6 MapReduce编程实践

• 9.1 Spark概述 • 9.2 Spark生态系统 • 9.3 Spark运行架构 • 9.4 Spark SQL • 9.5 Spark的部署和应用方式 • 9.6 Spark编程实践

• 11.1图计算简介 • 11.2Pregel简介 • 11.3Pregel图计算模型 • 11.4Pregel的C++ API • 11.5Pregel的体系结构 • 11.6Pregel的应用实例 • 11.7 Pregel和MapReduce实现PageRank算法的对比 • 11.8 Hama的安装和使用

• 9.1 图计算简介 • 9.2 Pregel简介 • 9.3 Pregel图计算模型 • 9.4 Pregel的C++ API • 9.5 Pregel的体系结构 • 9.6 Pregel的应用实例 • 9.7 Hama的安装和使用

8.1 流计算概述 8.2 流计算处理流程 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm 8.5 Spark Streaming 8.6 Samza 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践

• 7.1 概述 • 7.2 MapReduce体系结构 • 7.3 MapReduce工作流程 • 7.4 实例分析：WordCount • 7.5 MapReduce的具体应用 • 7.6 MapReduce编程实践

物流活动常处于运动的和非常分散的状态,因此地理信息系统(GIS)和全球定位平系统(GPS)等技术能够将物品移动的空间数据进行有效的管理。本章对GIS和GPS从概述、定义、分类、特征、组成与功能、运行机理和在物流信息系统中的作用进行介绍,使读者了解空间数据管理的实用技术的原理

本章主要介绍ATM的基本概念、ATM协议及工 作原理，并对ATM的参考模型及各层次的功能 予以描述，对于IP与ATM的结合问题也予以涉 及。通过本章学习，重点了解以下内容： • 了解ATM技术的产生背景 • 了解ATM的基本概念 • 理解ATM协议的参考模型及各层次功能 • 了解ATM与IP的结合

3.1 指令格式及常用符号 3.2 MCS-51单片机的寻址方式 3.3 数据传送指令(28条) 3.4 算术运算类指令(24条) 3.5 逻辑运算与移位类指令(25条) 3.6 控制转移类指令(17条) 3.7 位操作类指令(17条)

第4章存储体系 一、主要内容包括: 二、几种常用的内存管理方法(分区、分页、分段) 三、内存的分配和释放算法(最先适应、最佳适应、最坏适应、临近适应) 四、虚拟存储器的概念(部分装入) 五、控制主存和外存之间的数据流动方法 六、地址变换技术和内存数据保护与共享技术等 七、Windows22000/xp内存管理