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

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure

• 3.1 分布式文件系统 • 3.2 HDFS简介 • 3.3 HDFS相关概念 • 3.4 HDFS体系结构 • 3.5 HDFS存储原理 • 3.6 HDFS数据读写过程 • 3.7 HDFS编程实践

• 3.1 分布式文件系统 • 3.2 HDFS简介 • 3.3 HDFS相关概念 • 3.4 HDFS体系结构 • 3.5 HDFS存储原理 • 3.6 HDFS数据读写过程 • 3.7 HDFS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

• 8.1 Hadoop的优化与发展 • 8.2 HDFS2.0的新特性 • 8.3 新一代资源管理调度框架YARN • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 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 AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

• 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

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

西安建筑科技大学：《概率论与数理统计》课程PPT教学课件（讲稿）第6章 大数定律与中心极限定理 6.2 中心极限定理