| 據(jù)時(shí)代關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)與應(yīng)對 | 
- 現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理技術(shù)綜述
 
- 關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的核心特征
 
- 主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)
 
- 改進(jìn)型關(guān)系數(shù)據(jù)庫
 
 
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| 大數(shù)據(jù)技術(shù)綜述 | 
- 大數(shù)據(jù)概念澄清
 
- 大數(shù)據(jù)技術(shù)家族
 
- NoSQL技術(shù)綜述
                            
- 最早的NoSQL---BDB
 
- Hadoop之Hbase與Facebook之Cassandra
 
- MongoDB與CouchDB
 
- Memcached與Redis
 
- 圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j
 
 
 
- MapReduce
 
- 關(guān)系數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦
 
- 海量分布式文件系統(tǒng)
 
- 大數(shù)據(jù)技術(shù)理論基礎(chǔ)
                            
 
 
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| Hadoop實(shí)用教程 | 
- Hadoop技術(shù)概論
                            
- Hadoop體系架構(gòu)總論
 
- HDFS-工作原理與架構(gòu)
 
- 平民化的分布式計(jì)算MapReduce
 
- MapReduce工作原理與架構(gòu)
 
- Hadoop數(shù)據(jù)倉庫-Hive
 
- Hadoop NoSQL數(shù)據(jù)庫-HBase
 
- 工作流調(diào)度-Ooize
 
- 分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)--Zookeeper
 
 
 
- Hadoop部署
                            
- Hadoop版本介紹與選擇
 
- Hadoop部署實(shí)踐
 
- Hadoop安裝文件構(gòu)成與配置體系
 
- 機(jī)器硬件建議配置
 
- 系統(tǒng)環(huán)境配置
 
- 基本參數(shù)配置與說明
 
- 進(jìn)程分布規(guī)劃與啟動
 
 
 
- 分布式文件系統(tǒng)HDFS實(shí)用教程
                            
- HDFS操作
 
- HDFS編程—文件讀寫
 
- HDFS數(shù)據(jù)壓縮
 
- HDFS技術(shù)要點(diǎn) M
 
 
 
- MapReduce實(shí)用教程
                            
- MapReduce原理與架構(gòu)
 
- MapReduce編程方法
 
- MapReduce實(shí)用技術(shù)要點(diǎn)
 
- MapReduce排序與關(guān)聯(lián)
 
- MapReduce工作流
 
- MapReduce調(diào)優(yōu)
 
 
 
- MapReduce2.0-YARN
                            
- YARN的原理
 
- YARN設(shè)計(jì)架構(gòu)
 
- YARN工作流程
 
- YARN與MapReduce1.0比較
 
 
 
- MapReduce實(shí)例講解
                            
- 普通實(shí)例
 
- 高級實(shí)例
 
- MapReduce高級數(shù)據(jù)分析(時(shí)間允許時(shí))
 
 
 
- Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive
                            
- Hive編程
 
- Hive環(huán)境部署與搭建
 
- Hive工作機(jī)制
 
- Hive語法與實(shí)踐
 
 
 
- 其它ZooKeeper,Sqoop,Chukwa,Avro……
 
 
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| Hadoop技術(shù)分析 | 
- Hadoop MapReduce技術(shù)解析
                            
- 關(guān)于效率
 
- 關(guān)于擴(kuò)展性
 
- 關(guān)于可靠性與可用性
 
- 關(guān)于與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
 
- 關(guān)于適用的數(shù)據(jù)類型
 
- 關(guān)于數(shù)據(jù)存儲與管理
 
 
 
- Hadoop與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
 
- MapReduce與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
 
- Hive與MPP關(guān)系數(shù)據(jù)庫
 
 
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| NoSQL實(shí)用教程 | 
- NoSQL理論基礎(chǔ)---CAP與BASE深入分析
 
- NoSQL實(shí)用教程
                            
- HBase實(shí)用教程
 
- HBase原理
 
- HBase實(shí)用安裝部署要點(diǎn)
 
- HBase數(shù)據(jù)模型
 
- HBase索引與關(guān)聯(lián)的實(shí)現(xiàn)
 
- HBase使用
 
- HBase性能調(diào)優(yōu)
 
- HBase高級設(shè)計(jì)教程---如何真正用好HBase
 
- HBase與關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)合
 
 
 
- NoSQL設(shè)計(jì)實(shí)例
                            
- HBase實(shí)現(xiàn)全屬性查詢
 
- HBase實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)管理
 
- HBase與MapReduce結(jié)合示例
 
 
 
- Facebook Cassandra介紹
 
- MongoDB介紹
 
- 圖數(shù)據(jù)庫Neo4J介紹
 
 
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| NoSQL技術(shù)分析 | 
- NoSQL技術(shù)手段總結(jié)
                            
- 水平分割
 
- 數(shù)據(jù)副本與讀寫一致性
 
- In-Memory架構(gòu)
 
- MVCC
 
- 列存儲
 
- COW
 
 
 
- NoSQL技術(shù)解析
                            
- 關(guān)于水平擴(kuò)展性
 
- 關(guān)于模式自由
 
 
 
- NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
                            
- 理論原則分析
 
- 邏輯模型分析
 
- 物理模型分析
 
- 索引、事務(wù)與關(guān)聯(lián)
 
- 使用場景定位
 
- 企業(yè)數(shù)據(jù)體系定位
 
 
 
 
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| Spark教程 | 
- Spark組成與體系架構(gòu)
 
- Spark原理
 
- Spark與Hadoop
 
- Scala簡介
 
- Spark技術(shù)流程
 
 
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| 超越Hadoop | 
- Hadoop技術(shù)體系的不足與尷尬
 
- 新技術(shù)介紹
 
- 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系介紹
 
- 數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展趨勢分析
 
 
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| 大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐分享 | 
- 海量數(shù)據(jù)處理架構(gòu)設(shè)計(jì)
 
- 大數(shù)據(jù)驅(qū)動與企業(yè)業(yè)務(wù)/運(yùn)營
 
- 實(shí)踐中的企業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)流程
                            
- 采集---各種方法的比較
 
- 存儲---原始數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提取
 
- 模型---Web分析指標(biāo)體系
 
- 分析---大數(shù)據(jù)分析方法
 
- 行動---個(gè)性化推薦
 
 
 
- 大數(shù)據(jù)與企業(yè)交易
 
- 大數(shù)據(jù)與企業(yè)交互
 
- 自已設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系
 
 
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| 大數(shù)據(jù)與企業(yè)新一代數(shù)據(jù)體系建設(shè) | 
- 傳統(tǒng)的以關(guān)系數(shù)據(jù)庫為主的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)
 
- 大數(shù)據(jù)時(shí)代的新一代企業(yè)數(shù)據(jù)邏輯架構(gòu)
                            
- 數(shù)據(jù)分類
 
- 數(shù)據(jù)分布
 
- 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)
 
- 數(shù)據(jù)集成
 
- 數(shù)據(jù)交換
 
- 數(shù)據(jù)分析
 
- 應(yīng)用展示
 
 
 
- 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)
                            
 
- 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中Hadoop/NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的相互配合
 
- 典型場景示例?
 
 
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