• 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

• 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 8.2 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

 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

1.1 计算机网络的基本功能 1.2 计算机网络的组成 1.3 计算机网络的分类 1.4 计算机网络的拓扑结构 1.5 数据交换技术 1.6 计算机网络的性能指标 1.7 因特网概述 1.8 计算机网络体系结构

一、试验地的选择(见上一章) 二、试验地的区划和标记 主要注意在进行试验地区化时要根据试验地面积、小区 大小、非试验条件差异状况、重复区、保护行等合理规划。 小区标记一般采用用罗马数字标明重复区(区组),下 角标处理代号,例如I2,Ⅳ等

第1节 移动数据通信概述 4.1.1 移动数据通信概念 4.1.2 移动数据通信系统的组成和分类 4.1.3 移动数据通信系统的主要技术问题 4.1.4 移动数据通信的网络技术比较 4.1.5 移动数据通信的发展前景与趋势 第2节 蜂窝移动数据通信 4.2.1 电路交换蜂窝移动数据通信 4.2.2 分组交换蜂窝移动数据通信 4.2.3 短消息服务 第3节 CDPD分组数据业务 4.3.1 CDPD发展历史 4.3.2 CDPD的网络结构与系统组成 4.3.3 CDPD原理 4.3.4 CDPD的协议模型* 4.3.4 CDPD的主要特点 4.3.5 CDPD的主要业务应用 第4节 无绳移动数据通信 4.4.1 无绳数据通信概述 4.4.2 数字无绳通信系统 4.4.3 无绳数据通信的主要应用

§1 数据库系统概述 §4 数据库系统的组成 §2 数据模型 §3 DBS的结构 §1 关系模型的基本概念 §2 RDBS的数据操纵语言：关系代数 §3 RDBS的数据操纵语言：关系演算语言 §1 SQL概述 §2 SQL数据定义功能 §3 SQL数据操纵功能 §4 视图 §5 SQL数据控制功能 §6 嵌入式SQL §1 关系系统 §2 关系系统的查询优化 §1 数据库设计概述 §2 需求分析 §3 概念结构设计 §4 逻辑结构设计 §5 物理结构设计 §6 数据库的实施和维护 §1 事务的基本概念 §2 故障的种类 §3 恢复的实现技术 §4 恢复策略 §1 并发控制概述 §2 封锁（Locking） §3 封锁协议 §5 并发调度的可串行性 §6 两段锁协议 §7 封锁的粒度 §1 数据库安全性控制 §2 统计数据库安全性 §1 完整性约束条件 §2 完整性控制 §3 SQL的完整性实现

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel