 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

莆田学院：《计算机网络技术基础》校园网网络结构拓扑图

一、LAN的特点 二、LAN的体系结构 三、LAN的基本组成 四、LAN的基本网型 五、以太网(Ethernet) 六、10BASE系列以太网 七、其他LAN类型

按其传输性能,双绞线通常又分为 1类线,用于≤5Mbps传输 用于语音/低速传输,不适宜 类线,用于≤5Mbps传输

3.1LAn的特点P102 3.2LAN的体系结构

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2.1网络通信协议 2.2网络通信的分层结构 2.30S参考模型 2.4网络的拓扑结构 2.5访问控制方法

莆田学院：《计算机网络技术基础》校园网网络布线方案图

1数据库基本理论 2VP系统概述 3.VFP的数据基础 4表的创建和基本操作 5、查询和多表操作主讲:刘玉萍 6数据库操作与视图的使用

本章重点内容 一、SQL Server2000查询分析器的使用 二、SQL语言的主要特点 三、SQL语言的基本构成 四、SQL语言的应用方法