最好的八个学习大数据网站
大数据的概念越来越热，很多人，包括大学生和一些年轻职员，都希望能为自己充充电，向大数据方向转型，为了迎合这种需求，网上也出现了越来越多的专业网站，我在这里根据一年多来的观察为大家总结出十个最专业的学习网站，供大家参考哈。
第八名 网易公开课
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/search/search.htm?query=统计#/search/all 权威性 10分 网易公开课提供的视频都来自各个国际知名高校，当然权威啦。 专业性 6分 刚刚接触大数据的朋友不妨来看看相关的课程，它当然一点也不专于大数据，但是如果知道方法的话，还是能搜到一些不错的视频的。 活跃性 10分 更新速度让你吃惊。 网站课程 8分 它所提供的课程都非常基础，还是那句话，如果你初次接触某个领域，不妨来网易公开课上看看视频，不过很快它就不能满足你啦。
第七名 https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/video/ 权威性 6
分 一个新网站啦，貌似是人大经济论坛的下属网站，但是我还是得说权威性也就那样吧。 专业性 8分 这个网站本身很好，绝对没问题，但是考虑到它是为整个经济管理系服务的，so ，范围就显得过于宽泛了，不过你想学大数据的话，还是个不错的选择。 活跃性 10分 课程更新相当及时。 网站课程 9分 这个网站提供的课程收费标准是一个月50块钱，全部课程随便看。想付费的同学一定要考虑清楚，啧啧，看它的视频真是啥类型都有，资源倒是不少，只是太乱了。强烈建议网站整理一下资源。 第六名 统计211 https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/portal.php 权威性 8分 老牌网站，版主什么的都挺多的，也挺专业。是个好网站。 专业性 9分 偏向统计，有的医学统计，生物统计什么的也有，总体来说还是靠谱的。学大数据里统计方面的东西来这里没差。 活跃性 10分 用户很多，很活跃。 网站课程 8分 没找着相关图片。主要采用YY 教学。它的课程有点乱，都不给排序的。另外怎么付费也有点乱糟糟的，可以充值，也可以自己在论坛上挣。
第五名 PPV 课
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/ 权威性 6分 PPV 课是13年上线的互联网新贵，权威性难免有所欠缺。但考虑到其他方面，编编还是把它放到第五位了。我个人对这个网站寄予厚望。 专业性 10分+ 专业性没问题。这个网站专精大数据，不像统计网站那样过于狭隘，也不像某些论坛那样过于宽泛。想转型大数据的朋友一定不能放过。尤其是刚刚接触这一行的朋友。 活跃性 7分 和中国统计网类似，网站本身活跃性不强，不过V 博有天天更新，所以勉勉强强给个7分咯。 网站课程 10分+ 如上，这个网站本来做的就是培训，so ，课程肯定10分+，它主打的是网络课程（据我所知，现在还是免费的），内容超级全面，刚入行的朋友一定不要错过。网站也有一些线下课程，貌似还比较少。
第四名 炼数成金
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/
权威性 8分 前身是ITPUB 论坛，创办者也蛮有名的，可以说比较权威吧。
专业性 10分 10分没问题呀。相关板块从统计到IT 基础分的详细而全面，专业指数可以和PPV 课比肩。 活跃性 10分+ 忒阴险了，这个论坛办的课程里留的作业就包括在论坛里发言，你说他能不活跃吗啊？不过帖子还是比较专业的。 网站课程 10分+ 课程采取的逆向收费法相当特别，一套课大概100块钱就听下来了，而且是互动类型的。课不算多也不算少，缺点是持续时间太长，基本都要十周以上，工作比较忙的人可能会适合这个学习，学生的话这个学习节奏就有点拖沓了。
第三名 CSDN 论坛
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/
权威性 10分 也是老牌子的网站了，计信院出来的很少有人
不知道吧！
专业性 8分
东西太多太杂了。许多都不是大数据领域的东
西额。 活跃性 10分+ 一群婆婆嘴，整个天南海北的胡侃。而且它有配套博客，里边好东西真不少，搞技术的推荐
去看一下。
网站课程 8分 课挺多的，都是现场班，而且不收费。是的，不收费。它其实是给高水平的同学提供交流的平台，当然也有老师哈。
想上这个班需要自己申请（相当繁琐）。而且大数据方面的课不多，只有一个云计算比较靠谱，程序员出身的务必考虑。 第二名 统计之都 https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/ 权威性 10分 统计之都前身是人大经济论坛的一个子论坛。创始人以及版主大都是人大出来的，权威性不用说，10分！ 专业性 10分 听它名字就知道绝对专业嘛。它是个统计论坛，不过大数据本来就包含统计的成分，而且论坛里边R 方面的专家绝对是一流水平。 活跃性 10分 人气可以说是爆棚啊。版主都非常好，发贴很少有删掉的。必须赞一个。 网站课程 3分 教学视频寥寥无几。这个论坛是个公益论坛，完全就是一个大家交流的的平台。所以课程这方面。。。3分我都觉得有点高了。。。这个网站比较适合有一定基础以后来学习交流，结识朋友。至于想在这里来个彻底的升华什么的技术小白，还是醒醒吧。
第一名 人大经济论坛
https://www.doczj.com/doc/5e8027429.html,/
权威性10分中国人民大学创办的论坛，权威性不容置疑，可以说是人才云集的网站。人大统计专业是全国第一，想学大数据，这个网站必须排第一。
专业性8分太杂乱了，一个论坛整整分了十三个区，从经济管理到会计审计，内容过杂，专业评分只能给8分。
活跃性10分作为一个老牌论坛，真的很活跃，许多专业问题都能在这里找到答案，提问往往能得到及时回复。很棒！（就是网站排版太难看了，乱糟糟的，网站有这么穷吗啊？请个美工也请不起，真不知道挣的钱都干嘛花了。）
网站课程9分开的课程也很专业，授课老师们都是大腕，这些优点不必多说，只提缺点：都是现场班，收费高昂（三千往上），课程数只有五六个，也不算多。比较适合高层管理人员进修，或者学生去长见识用。
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案
目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)
3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图（接口关联图） (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)
7.5利用大数据提升精益化管理水平 7.5.1建立大数据管理系统，提升综合管理水平 随着互联网技术、计算机技术以及信息技术的快速发展，海量信息资产已成为企业越来越重要的资产了，大数据时代的来临，对不锈钢企业来说既是机遇，也是挑战。它将改变不锈钢企业的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不可靠。人们的决策行为不再像过去那样凭借经验来做出，而是通过数据分析来得出科学结论。因此，不锈钢制品企业应该重视它们各自信息资产的价值，基于企业实际情况建设有效的大数据收集、传递和处理系统。例如在SAP团队为农夫山泉设计的大数据处理信息系统中，农夫山泉在全国的一万多名业务人员每人每天要在15个数据采集点各拍摄10张图片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何等，并及时传回杭州总部。通过大数据的管理和应用，农夫山泉在饮用水细分市场快速超越了原先的行业三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。一个有效的大数据管理系统，不但应当具备及时搜索、分析和整合数据的能力，还应该能够探索数据中隐藏的风险或价值，并迅速制定精确可行的行动方案，实现由数据引领决策的目的。 7.5.2提高生产精益化程度，降低成本 新兴县不锈钢制造商现今面对的市场需求，和丰田生产方式当年在日本兴起的市场需求，颇有相似之处，都是多品种、小批量、快速交付。这样的需求十分符合精益生产方式的理念，这些制造商是非常需要精益生产的，而且非常紧迫。紧迫性在于这些制造商们仍然陶醉于传统的大批量生产方式。精益生产的好处在于能够降低成本、提高质量、降低最小订货量、缩短生产周期。为了提高这些制造商生产的精益化水平，可以从如下方面着手： 1.让生产计划精益化：以往制造商的生产计划常常依靠经验来制定，规模较大的制造商，常常努力去拥有一套ERP系统，但ERP系统实际上运作得并不好，要不是生产上出现了问题，就是其他的出现问题。制造商认为引入了ERP就能制定平衡的准时化的生产计划，但实际上并不是这样的。解决这些问题的有效方法仅仅依靠ERP是无法实现的，还是要靠人去做平衡。 2.让生产流程精益化：精益的生产流程是精益生产方式的关键内容，要建立精益的生产流程，最大的挑战是如何让员工彼此信任，与传统生产方式是推动式系统（即上一工序推动下一工序）不同，精益生产方式是拉动式系统（即下一工
***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点2015.1.1---2015.12.31） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（2014.12.31在职员工人数）*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年 【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数 月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。
1 数据资源管理平台设计 1.1 需求分析 1.1.1 数据需求 1.1.1.1 数据分析 XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集畴。以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据)，属于信息共享畴。 信息采集传输应充分利用现代化科技成果，通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设，配置适合当地水资源特性的仪器设备。信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。 （1）在线监测信息对象 在线监测信息对象包括：水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。 水源地监测：包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地，后其它饮用水水源地的顺序安排布设。
取用水监测：包括重点取水口水量水质监测。按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排；取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排；同时兼顾设站条件通盘考虑。 水资源管理单元出入断面监测：包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测，水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。 水功能区监测：按照《XX省水功能区规划》的部署，按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。 地下水超采区监测：包括地下水水位、水质监测。按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。 水生态监测：重点区域和水域水生态监测。按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。 社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划，有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据插方式满足，有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。 （2）新设监测点的工作方式 新设水量监测点选用应答／自报兼容的工作方式。按照“无人
大数据与应用系统怎样管理 《易达乐-DT大数据营销系统-创富平台》推荐： 大数据时代是信息时代新的起点，大数据概念是对思维模式的冲击，大数据改变的是人们对于事物的常规理解思路，对社会理解提供了更为广阔的信息空间和数据支撑；“大数据”对于应用系统的运营管理提出了新的挑战，也提供了更好的机遇；大数据对于本单位的业务开展提供了更好的机会：1、充分挖掘本单位现有数据，本单位每天各个系统产生的数据约近100G，从交易数据到客户申请信息、客户服务请求信息等等，这些数据并未完全被应用，我们已有的数据尚不能充分运用，更何谈外部的社会数据，这些数据可以为活跃客户提供更佳的服务目标、市场目标等，目前的数据分析还基于样本数据抽取的模式，与大数据的全本数据要求有差距，是否能在数据分析上开拓云分析的模式；2、系统稳定是业务开展的基础，大数据时代对系统的开发、运行、分析都提出了更高的要求，现有的基础设施基本上都是基于传统模式的，为了适应大数据时代，基础架构上是否可以思考别的方式，譬如分布式内存数据库等，同时我们也缺乏对系统数据的收集分析工具；3、传统客户服务中心对于每一个客户的服务内容都是一样的，而电销商城之类的，往往会记录每一个用户在网站上的活动轨迹，并根据活动轨迹来分析客户近期对于商品的购买意愿，并推送不同的服务给不同客户，我们的客户服务中心是否也能根据客户的交易、请求等活动信息进行分析，为每一个客户定制
不同的服务。 大数据改变了人类的思维方式。互联网、移动、存储、计算能力等科技的发展催生了“大数据”的产生，大数据的“大”是相对的，大数据是指被数据化的信息，随着科学的进步，能够被数据化的信息会越来越多，而目前只是数据爆炸时代的开始，就如同宇宙的发现一样。大数据的概念，一方面反映了信息时代数据到了一个爆炸式突变的年代，一方面也反映出人类对于这样一个突变年代的心理感知。无论如何，当下正处于数据爆炸发展的起始阶段，正如同当年的工业革命、信息革命年代开始一样，因此，思维模式的转变才是迎接大数据时代的根本。 社会数据化是大数据时代的标志，这个标志是随着互联网技术，特别是移动互联网技术的发展而突出出来的，10多年前互联网时代开始，在网上冲浪的人数有限，特别是需要一定的空间和时间，还需要那么一点点技术知识，能够在网上分享的数据已经很多，虚拟社区类的网站逐步兴起，电子商务也慢慢改变着人们的传统供需手段，而智能终端最终成为互联网技术的最有力推进器，越来越简单的上网方式使得更多的人参与进来，虚拟社会的雏形已经形成，可以预见，未来社会必定会存在一个实体社会和一个虚拟社会，而目前的各种移动社区、互联社区将成为虚拟社会的起源并不断发展，若干科幻片中描述的场景将成为现实，而这一切，都源于大数据时代，未来将证明，今天就是大数据的爆发点。 大数据时代的改变在于，越来越多、越来越复杂、越来越广阔的信息将被数据化，数据化的方式各种各样，数据的社会化越来越完整，而因为共享程度的放开，越来越多的人也将参与进来，这些数据被用于各种
信息技术（选修4） 数据管理技术复习提纲 概要： 信息技术学科模块4——《数据管理技术》，全书以应用数据管理技术解决问题为主线，按照“分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习容。全书分五章，下面介绍第一章至第五章的主要容： 第一章 认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据：是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数 据分为数值型数据与非数值型数据。 例题：如商品价格、销售数量等数据是（ ） A 、数值数据 B 、非数值数据 说明：数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表达信息（抽象概念），必须使用某种符号，这些符号就叫数据，如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都可以称为数据。信息依赖数据来表达，是数据的涵，是对数据语义的解释。 数据管理：是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术：指与数据管理活动有关的技术。 数据库（DB ）：是指按照某种模型组织起来的，可以被用户或应用程序共享的数据的集合。 数据库系统（DBS ）：是指采用的数据库技术的完整的计算机系统。 数据库管理系统（DBMS ）：是能够建立数据库、维护数据库及管理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统：是应用了数据库的信息系统。 说明：数据库系统的核心为数据库管理系统，数据库管理系统的核心为数据库（或数据） 例题：下列软件中，不属于数据库应用系统的是（ ） A 、学籍管理系统 B 、中考成绩查询系统 C 、Linux 操作系统 D 、网络售票系统 例题：数据库管理系统英文简写是（ ） A 、D B B 、DBS C 、DBMS D 、Access 系统软件 应用软件 数据库系统结构示意图
idatis人力资源数据库设计 1．概述（设计题目与可行性分析） 1.1项目背景 当今科技高度发展，技术日新月异，社会的不断发展与进步，都时时刻刻离不开人才，人才才是国与国，企业与企业之间的核心竞争关键，人才是根本的生产力，特别是在当今社会，人才的重要性更是达到了巅峰，那么就国家，企业发展都是需要人才的，通过改革和创新，提高管理能力，提高核心竞争力，才是根本手段，因此，人力资源管理的重要性是无庸置疑的。 人力资源管理系统是基于先进的软件和高速、大容量的硬件基础上的新的人力资源管理模式，通过集中式的信息库、自动处理信息、员工自助服务、外协以及服务共享，达到降低成本、提高效率、改进员工服务模式的目的。它通过与企业现有的网络技术相联系，保证人力资源与日新月异的技术环境同步发展。一般来说，可以分四个部分来理解人力资源管理系统： (1) 管理人员角色和目标的改变 传统的人力资源管理中，管理人员的大部分精力将耗费在繁琐的日常行政事务处理上，而作为企业管理层的参谋角色应该作的咨询和策略制订的工作相对缺乏。通过人力资源管理，系统管理人员可以将绝大部分精力放在为管理层提供咨询、建议上，而在行政事务上的工作可以由电子化系统完成，只须占用HR人员极少的精力和时间。 (2) 提供更好的服务 人力资源管理系统可以迅速、有效地收集各种信息，加强部的信息沟通。各种用户可以直接从系统中获得自己所需的各种信息，并根据相关的信息做出决策和相应的行动方案。 (3) 降低成本
人力资源管理系统通过减少人力资源管理工作的操作成本、降低员工流动率、减少通信费用等达到降低企业运作成本的目的。 (4) 革新管理理念 人力资源管理系统的最终目的是达到革新企业的管理理念而不仅是改进管理方式，优化人力资源管理。先进技术应用于人力资源管理不仅仅是为了将现有的人力资源工作做得更好，更重要的是，做些对于企业来讲更有效率的事情，成为管理层的决策支持者，为决策提供信息和解决方案。 2．系统目标和建设原则 一个标准的人力资源管理系统应该包括如图所示的几大功能。除此之外系统还应包括信息系统必须具备的通用功能，例如系统管理、权限设置、数据备份与恢复等。 就本此课程设计而言，重点对下图所示的功能进行分析，如图所示该人力资源管理的功能设计图所示： 3．支撑环境规划 3.1 网络逻辑结构 本人事管理系统采用C/S（客户机/服务器）的网络结构。
最全大数据学习资源整理 超人学院 MySQL：世界最流行的开源数据库; PostgreSQL：世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统); Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统; AMPLab SIMR：用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark; Apache Beam：为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言; Apache Crunch：一个简单的Java API，用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务; Apache DataFu：由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合; Apache Flink：具有高性能的执行时间和自动程序优化; Apache Gora：内存中的数据模型和持久性框架; Apache Hama：BSP(整体同步并行)计算框架; Apache MapReduce ：在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig ：Hadoop中，用于处理数据分析程序的高级查询语言; Apache REEF ：用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;
Apache S4 ：S4中流处理与实现的框架; Apache Spark ：内存集群计算框架; Apache Spark Streaming ：流处理框架，同时是Spark的一部分; Apache Storm ：Twitter流处理框架，也可用于YARN; Apache Samza ：基于Kafka和YARN的流处理框架; Apache Tez ：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG(有向无环图); Apache Twill ：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度; Cascalog：数据处理和查询库; Cheetah ：在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库; Concurrent Cascading ：在Hadoop上的数据管理/分析框架; Damballa Parkour ：用于Clojure的MapReduce库; Datasalt Pangool ：可选择的MapReduce范例; DataTorrent StrAM ：为实时引擎，用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响，实现分布式、异步、实时的内存大数据计算; Facebook Corona ：为Hadoop做优化处理，从而消除单点故障; Facebook Peregrine ：MapReduce框架; Facebook Scuba ：分布式内存数据存储; Google Dataflow ：创建数据管道，以帮助其分析框架; Netflix PigPen ：为MapReduce，用于编译成Apache Pig; Nokia Disco ：由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据; Google MapReduce ：MapReduce框架; Google MillWheel ：容错流处理框架;