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

本书是清华大学出版社出版的“清华大学计算机系列教材”《数据结构（用面向对象方法与C++语言描述)》和“教育部人才培养模式和开放教育试点教材”《数据结构》的配套教材，提供了学习“数据结构”的一些指导性建议和考试的样例。它给出主教材中绝大多数习题的参考答案和分析，还针对基本概念补充了一些知识性的练习，对于复习和准备考试的学生有一定参考价值。但对于正在学习“数据结构”课程的学生，应以掌握知识和培养能力为主，不应过多地依赖现成的习题解答

4.2 数据库安全性控制 4.3 视图机制 4.4 审计 4.5 数据加密 4.6 统计数据库安全性 4.7 小结

15.1关系和关系模式 15.2关系数据库概述 15.3关系代数 15.4元组关系演算简介 15.5域关系演算简介 15.6三种关系运算的等价性 15.7关系数据库标准语言sOL 15.8 FoxPro的SOL命令 15.9全关系型数据库系统的十二条基本准则简介

西北农林科技大学：《数据库原理与应用》课程教学资源（授课教案）第1讲 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统

• 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

数据集组件-TTable 使用 TTable可以通过BDE访问数据库 中一张表中的数据。 Ttable提供对基础 数据库表中每一个记录和每一个域的 直接访问

◼ 问题求解 ◼ 数据结构及抽象数据类型 ◼ 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

一、数据绑定 1.1 DataSet对象和DataSets集合 1.2 使用 Fields集合 1.3 将数据显示为点图层（BindLayer） 1.4 使用GeoDictionary进行数据绑定 1.5 访问远程空间数据及属性数据 二、专题制图 2.1 Themes 集合及专题地图类型 2.2 操作专题地图 三、逐层细化图层 3.1 准备“逐层细化”图层 3.2 创建逐层细化和“卷起”工具 四、地图输出及MapX应用程序发布 4.1 输出、打印地图 4.2 应用程序发布