云计算核心技术编程模式(并行计算) Map/Reduce 海量数据分布存储技术(分布式文件系统) GFS, HDFS 海量数据管理技术(分布式数据库) BigTable, HBase, Cassandra, Amazon Dynamo

相关链接： http://tez.apache.org 18. Zookeeper 这种大数据管理工具自称是“一项集中式服务，可用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供群组服务。”它让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。

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（2）公告管理系统：公告列表，添加、修改、删除公告 6）数据管理 （1）管理员数据管理系统：浏览管理员详细资料（包括登陆次数，最后登陆时间，是否最高管理员） （2）学生数据管理系统：查询浏览学生详细资料（包括借阅次数，登陆次数，最后登陆时间）

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件。软件分为两大部分，网上订票部分和数据管理部分。网上订票部分(客户端)是以网页的形式实现，用户通过浏览器对数据库中的航班数据进行查询、浏览并可进行订票。数据管理部分(服务器端)则是用VB编写的一套管

可不要小看上面这数条属性，对这些属性的设置完全可以等同于您自己撰写的线程池的成百上千行代码。下面以笔者撰写过得一个GIS服务器为例： 该GIS服务器是一个典型的 “请求－服务”类型的服务器，遵循后端程序设计的一般框架。首先对所有

6、条形码技术 44 四、数字港口亟待解决的问题 45 1、安全性问题 45 2、规范性建设问题 46 3、数据管理平台建设问题 48 4、产业链发展问题 49 港口数字化智能化是现在发展的趋势 要建成国际集装箱

前置机 交易转换 模块 数据转换 模块 数据 管理模块 计费管理模块 （169/声讯） 动态数据管理模块 静态数据管理模块 通信接口模块 中心服务模块 声讯证券行情模块 169 声讯 声讯 WEB服务模块 图5-1

整个系统划分为“数据管理”、“借阅管理”、“数据查询”、“每日统计”和“系统维护”五个子模块，通过分别实现各个子模块的功能来实现整个系统的整体功能。 各模块功能如下： （1） 数据管理：包括对图书和会

基于VB+ACCESS的工资管理系统 目 录 绪论 4 （一） 系统分析 7 （一）需求分析 7 1．系统管理 7 2．数据管理 7 3．查询统计 7 4．工资报表 7 （二）关键技术 8 二、系统设计 9 （一） 系统目标

数据更广阔全面的分析 空间，才会对产业结构和数据分析本身产生思维转变和有意义的变革。 4、大数据管理的挑战 每一种非结构化数据均可被视为大数据。这包括在社交网站上的数据、在线金融交易数据、公司

，属于冷容灾方式。 2.5.4 网络级容灾 网络级容灾主要是指基于虚拟存储技术的容灾。使用虚拟化数据管理产品实现的远程复制原理如图2-5所示。 图2-5 虚拟化存储产品实现远程复制 2006-07-13

人和允许写操作的受限小组等。例子： 某地方市政局的工程部使用一个GIS（地理信息系统）。这个工程部允许市民通过Internet访问GIS文件。软件需求包括可能的观看和拷贝，但不得在他们所访问的地图中插

同业务体系。2、搜索、多媒体、GIS等专业系统融合音视频、地理和空间信息、网络管理等专业系统，也通过B/S架构进行网络展现处理，即时交互、社交网络、Goggle等GIS展现成为新流行亮点。 34. 3

API——又能允许真正可定制的同时缩减后台开发。这个工具就是 Django ——它提供了基本的 ORM 功能，一个现成的数据管理接口，可选的使用内置的显示功能或使用 REST 后台驱动 Angular 前端。其缺点和完整堆栈

级软件市场的形成。未来，企业的每一个环节，都将有 SaaS 的身影，从销售自动化方向的 CRM、数据管理的云端服务、简洁的商业流程管理、客服系统等。 另一方面，企业软件正在经历一场全新的变革：软件

模型类 model 在 MVVM 模式中封装了业务逻辑以及数据，业务逻辑定义了像所有检索和程序数据管理相关的程序逻辑一样，用来确保所有的保证数据持久与有效的业务规则被应用。最大化代码重用，模型不能包

: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务 Apache Mahout :是

client合并到内 核2.6.34中。IBM开发者园地的一篇文章 探讨了Ceph的架构 ，它的容错实现和简化海量数据管理的功能。 Ceph 9.0.3 发布，此版本最直观的改进是内部改进（用户不可见）：OSD 的