文件：存储在外部介质上数据的集合,是操作系统数据管理的单位，能永久保存数据

一、结构体是一种构造数据类型 二、用途：把不同类型的数据组合成一个整体-------自定义数据类型

2.1 数据通信的基础理论 2.2 物理传输媒体 2.3 传输技术 2.4 物理层接口标准举例

• 大数据的魅力 – 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点 • 大数据时代的思维变革 – 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关关系 • 大数据的处理 – 几种主要处理方式、MapReduce编程模型 • 大数据的分析 – 关键技术概述、PageRank初步

1.4 数据库系统的组成 1.5 数据库技术的研究领域 1.6 小结

1.4对象关系数据库 传统关系型仅支持简单数据类型;不支持数组、 嵌套和递归的数据结构,给新型数据模型-面向 对象的数据模型提供了应用背景。 面向对象的程序设计思想和技术促进了面向对象 的数据模型的实现和应用-00DBS(面向对象数据库)

二十世纪九十年代初,关系数据库的理论已 经成熟,各大公司竞相推出 RDBMS产品。 但遇到一系列技术问题:

保证数据一致性是对数据库的最基本的要求。事务是 数据库的逻辑工作单位。只要DBMS能够保证系统中一切 事务的原子性、一致性、隔离性和持续性,也就保证了 数据库处于一致状态。为此DBMS必须能够进行数据库恢 复和并发控制。(数据库恢复技术和并发控制技术是数 据库管理系统的重要组成部分。)

■信息系统的技术基础包括计算机软件、硬件、通信技术; ■数据处理技术:即数据的收集、存贮、加工、检索、输出等。数据处理从简单应用到文件系统最后到数据库系统,使数据应用的方便性、共享性、一致性大大提高

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