• 4.1 计算机安全性概论 • 4.2 数据库安全性控制 • 4.3 视图机制 • 4.4 审计(Audit) • 4.5 数据加密 • 4.6 统计数据库安全性

• 1.0 课程介绍 • 1.1 数据库系统概述 • 1.2 数据模型 • 1.3 数据库系统结构 • 1.4 数据库系统的组成

学生数据、试题数据、教师数 据、试卷数据等要存储起来

·集成服务( Integration Services)是用于生成高性能数据 集成和工作流解决方案(包括针对数据仓库的提取、转换 和加载(ETL)操作)的平台。集成服务包括生成并调试包 的图形工具和向导;执行如数据导入、导出,FTP操作, SQL语句执行和电子邮件消息传递等工作流功能的任务等 ·数据转换服务是一个功能非常强大的组件

数据库主要由数量不等的数据表所组成,数据表本身用来储存 特定内容的数据并建立彼此间的关联

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

4.1数据分类排序 4.2数据的索引 4.3数据的查询 4.4数据的统计 4.5多工作区操作

数据和信息 数据是对某种情况的记录,包括数值数居 (例如各种统计资料数据)以及非数值数据 两种,后者如各种图、表格、文字和特殊 符等; 信息是经过加工处理后对管理决策和实现管 理目标或任务具有参考价值的数据,它是一 种资源

• 大数据基础 • 大数据核心技术 • 大数据应用

为什么要学习数据结构 什么是数据结构 抽象数据类型 算法的特性及分类 算法的效率度量 数据结构的选择和评价 总结