 分布式并行编程：编程方式的变革  MapReduce模型概述  Map和Reduce函数  MapReduce工作流程  并行计算的实现  实例分析：WordCount  新MapReduce框架Yarn

• 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

• 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

• 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

• 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

11.1 故障的种类 11.2 数据恢复的实现技术 11.3 数据库恢复策略 11.4 SQL Server的数据备份和数据恢复机制

 掌握新型数据库技术的基本概念  了解现代数据库技术研究热点  知道现代数据库技术应用

3.1 大数据来了！ 3.2 Web 2.0模式下互联网应用环境对关系数据库带来的技术挑战 3.3 大数据核心技术的分析研究 3.4 大数据的技术门派及对比分析 3.5 网页大数据应用实例：网页检索的技术路线 3.6 一个基于倒排索引技术的中文检索应用实例 3.7 NoSQL数据库和SQL数据库在技术上的对比分析 3.8 本章小结

1.1 数据库技术概述 1.2 数据模型 1.3 数据库设计 1.4 概念模型

7.1数据库技术概述 7.2常用数据库开发平台 7.3典型数据库技术应用实例